AI-исследователь (ИИ агенты)

Мы в поиске AI-исследователя на проект крупного ритейлера.

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать архитектуру ИИ-агентов: управлять состоянием диалога, контекстом, динамическим выбором инструментов (tool calling) и настраивать сценарии human-in-the-loop.
• Собирать MVP-версии ИИ-агентов и функциональных прототипов (PoC) для проверки гипотез в рамках корпоративного «ИИ-инкубатора».
• Ускорять цикл проверки идей за счет использования предобученных BERT-моделей и настройки семантического поиска по внутренним данным компании.
• Обеспечивать жизнеспособность пилотов: внедрять механизмы оптимизации ресурсов (квантинизация LLM) для снижения стоимости эксплуатации сервиса.
• Настраивать пайплайны доставки (Jenkins) для мгновенного предоставления доступа стейкхолдерам к новым версиям агентов через унифицированный шлюз (KServe).
• Строить пайплайны оценки (LLM Evals) для контроля галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинга поведения системы.
• Обеспечивать безопасность: защищать от prompt injection, предотвращать утечки персональных данных (PII/privacy) и аудировать права доступа агента.

Для нас важно:

• Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов и борьбы с переобучением.
• Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов.
• Опыт работы с Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL.
• Навыки написания поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью.
• Опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face, orchestration-фреймворками, а также оценка стоимости, latency и масштабируемости LLM-решений.
• Практические навыки работы с инфраструктурой и оркестрацией: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes; мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry.
• Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры, оптимизации inference и адаптации моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT).
• Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
• Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем будет вашим преимуществом.

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

• ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
• РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
• КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленный формат работы на территории РФ.