Старший ML-инженер

Описание
Мы развиваем LLM Platform — внутреннюю платформу Т-Банка для создания и промышленной эксплуатации решений на базе больших языковых моделей. Она дает командам доступ к моделям, инструментам разработки AI-агентов, корпоративным данным, оценке качества, мониторингу и средствам безопасности. Вместе с командами находим процессы, в которых ИИ может дать измеримый эффект: увеличить доход, сократить затраты или время выполнения операций, повысить качество и снизить количество ошибок. Проектируем решения, собираем их ключевые части, доводим до промышленного запуска и подтверждаем полученный результат. Работаем на стыке инженерии, бизнеса и AI: принимаем технические решения, взаимодействуем со смежными командами и заказчиками и объединяем специалистов вокруг общего результата.

Обязанности
- Самостоятельно вести техническую реализацию AI-проектов: от исследования бизнес-процесса и выбора сценария до промышленного запуска и подтверждения эффекта.
- Вместе с бизнес-заказчиком и продуктовой командой определять проблему, ограничения, критерии успеха и способ измерения результата.
- Проектировать архитектуру агентных систем, выбирать модели, источники данных, инструменты, интеграции и механизмы контроля.
- Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, которые включают разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом.
- Доводить первую рабочую версию до надежной эксплуатации: тестировать, настраивать мониторинг, разбирать сбои и обеспечивать необходимый уровень безопасности.
- Строить систему оценки качества AI-систем, анализировать ошибки и улучшать решение через изменение контекста, данных, инструментов, логики агента или используемой модели.
- Принимать решения о компромиссах между качеством, сроками, стоимостью эксплуатации и надежностью.
- Работать внутри команды-заказчика, задавать техническое направление и передавать ей код, знания и ответственность за дальнейшее развитие решения.
- Возвращать команде LLM-платформы опыт внедрений и превращать повторяющиеся решения в общие компоненты, инструкции и инженерные практики.

Требования
- У вас есть опыт работы ML-разработчиком в NLP-домене с использованием современных DL-фреймворков от 4 лет.
- Имеете опыт создания продукта на базе LLM или сервиса с нуля.
- Уверенно пишете и проверяете промышленный код на Python.
- Умеете самостоятельно пройти путь от неструктурированной задачи до работающей системы: разобраться в предметной области, сформулировать технический план, определить приоритеты и довести решение до результата.
- Умеете строить NLP-решения в продакшене: разрабатывать пайплайны, настраивать мониторинг, работать с деградациями и проводить A/B-тесты.
- Создавали и запускали в промышленную эксплуатацию агентные и другие решения на базе LLM.
- Понимаете, как устроены вызов инструментов, RAG, управление контекстом и состоянием, обработка ошибок, трассировка и оценка качества AI-систем.
- Умеете находить причины недостаточного качества: отличать ограничения модели от проблем в данных, контексте, инструментах, архитектуре или постановке задачи, последовательно проверять и применять способы улучшения.
- Умеете самостоятельно проектировать эксперименты, собирать наборы проверочных примеров и доказывать, что изменения действительно улучшили результат.
- Умеете вести техническое обсуждение с инженерами, руководителями продуктов и бизнес-заказчиками, объяснять ограничения и договариваться о критериях успеха.
- Регулярно используете AI-инструменты в разработке, понимаете их ограничения и проверяете полученный результат.