Чем предстоит заниматься
- проведение экспериментальных исследований в области ИИ-агентов и мультиагентных систем;
- разработка ИИ-агентов для промышленных заказчиков;
- разработка инструментария для агентов и настройка на корректную работу с ними; построение выборок (в т.ч. синтетических) и дообучение моделей LLM и Multimodal LLM;
- оптимизация ИИ-пайплайнов;
- автоматизация оценки качества работы отдельных агентов;
- разработка инструментария для агентов и настройка на корректную работу с ними;
- предложение новых гипотез для проверки, активное взаимодействие с командой;
- участие в выступлениях на технических и научных конференциях.
Требования
- оконченное высшее техническое образование;
- опыт работы в области Data Science от 1.5 лет;
- уверенное знание Python: умеете писать понятный и воспроизводимый код на Python (желателен опыт работы с инструментами кодогенерации Cursor / Windsurf);
- глубокое знание основных концепций, на которых построены модели генеративного ИИ, а также особенности построения ИИ-агентов;
- практический опыт работы с популярными библиотеками (HuggingFace / LangChain / LangGraph или аналогичные);
- математическая подготовка, знание структуры и алгоритмов данных;
- понимание основы контейнеризации и навыки работы с Docker / Docker Compose;
- опыт работы с фреймворком PyTorch;
- знание английского языка не ниже B2.
Будет плюсом:
- практический опыт работы с современными open-source LLM и Multimodal LLM (Qwen, DeepSeek или др.), знаете метрики оценивания качества и умеете их выбирать;
- практический опыт в разработке ИИ-агентов, мультиагентными системами;
- опыт оптимизации скорости работы моделей (квантизация, дистилляция, speculative decoding); статьи на конференциях ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, ACL, ICCV, ECCV, EMNLP;
- желание развиваться в области мультиагентных систем и знакомиться с новыми подходами / моделями.