ML-инженер (нефтетрейдинговая компания)

В растущую команду, развивающую AI-продукты и внутренние цифровые сервисы для повышения эффективности бизнеса, ищем сильного ML-инженера.

• Сформировать дорожную карту ML‑инициатив для трейдинга и смежных функций (ценообразование, прогнозы спроса/предложения, оптимизация логистики, риск‑метрики);

• Разрабатывать end-to-end LLM-приложения: от подготовки данных и прототипирования до production-деплоя, мониторинга, оценки качества и построения eval-пайплайнов;

• Проектировать и внедрять LLM/NLP-решения и AI-агентов для автоматизации трейдинговых и смежных бизнес-процессов, включая RAG, tool/function calling и интеграции с внутренними системами и API;

• Обеспечивать эффективность и надежность LLM-систем: оптимизировать latency, throughput и стоимость inference, применять caching, model routing и выбирать оптимальные модели под конкретные сценарии;

• Интегрировать модели и GenAI‑инструменты в существующие трейдинговые системы, дашборды и рабочие процессы;

• Обеспечивать качество кода, архитектуру сервисов и масштабируемость решений (контейнеризация, оркестрация, CI/CD);

• Вести технические ревью, задавать стандарты разработки и развивать команду ML‑инженеров/дата‑сайентистов;

• Коммуницировать результаты и ограничения моделей нетехническим стейкхолдерам, поддерживая принятие коммерческих решений.

• Высшее образование в Computer Science, прикладной математике, статистике или смежных технических областях;

• 3+ лет опыта в ML/DS, включая успешный вывод промышленных ML‑систем в продакшн;

• Продвинутый Python и опыт работы с ML‑фреймворками (transformers, scikit‑learn, TensorFlow/PyTorch);

• Хорошее понимание современных подходов в NLP и LLM: transformers, embeddings, attention, tokenization, prompting, fine-tuning, RAG, agentic workflows, tool/function calling, structured outputs, reasoning, retrieval & reranking, vector search, knowledge graphs / WikiLLM, LLM evaluation;

• Опыт работы хотя бы с одним из современных фреймворков или SDK для LLM-приложений: LangGraph, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK или аналогами;

• Практический опыт MLOps и production-инфраструктуры: тестирование, логирование, мониторинг и версионирование моделей/данных, а также Docker, Kubernetes, CI/CD, Git и построение надежных ML/LLM-пайплайнов;

• Работа с SQL и BigData (Hadoop/Hive/Spark или облачные аналоги), построение feature stores и «золотых» датасетов;

• Опыт руководства проектами/командой, наставничества и взаимодействия с кросс‑функциональными командами;

• Английский не ниже B2 для работы с международной документацией и стейкхолдерами.

Будет плюсом:

• Опыт fine-tuning / LoRA / PEFT и работы с open-source LLM;
• Опыт inference и serving моделей через vLLM, Hugging Face, Triton или аналогичные инструменты;
• Опыт работы с multimodal-моделями.

• График 5/2, комфортный офис (Москва-Сити, работа только в офисе, нет гибридного формата);

• Корпоративная программа ДМС после испытательного срока;

• Рабочие инструменты: ноутбук/ПК, мобильный телефон, корпоративная сим-карта;

• Высокий уровень дохода (обсуждается на собеседовании);

• Возможности развития, интересные задачи, отсутствие бюрократии.

Почему стоит присоединиться к нам:

• Работа над передовыми ИИ-технологиями и созданием инновационных решений;

• Возможность влиять на архитектуру и логику будущих продуктов;

• Динамичная среда, где каждый твой анализ — шаг к реальному продукту.

• Если вы увлекаетесь технологиями, умеете «читать» бизнес и видеть в нём возможности для автоматизации — мы будем рады пообщаться подробнее!