Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Ml Lead (GenAI)

seniorofficeМосква, RUСкор 74.8/100сегодня
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
ci/cddockerfine-tuninggitkuberneteslangchainlanggraphllmpythonrestsql
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Мы команда в Департаменте корпоративной архитектуры, создаем и внедряем GenAI-решения. Отвечаем за повышение эффективности ИТ-решений и автономизацию принятия архитектурных решений. Создаем решения, которые дают значительный бизнес-эффект. Обязанности руководство командой разработки (2 человека) проектирование, разработка и внедрение мультиагентных систем: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн выстраивание процесса оценки и тестирования качества работы агентов (evals) перевод бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения оборачивание разработанной модели и сложную бизнес-логику в надежные микросервисы на Python дообучение LLM (на базе GigaChat) под специфичные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA) Требования от 5 лет опыта в коммерческой разработке (Data Science / NLP / Backend) с уверенным практическим применением LLM опыт создания и успешного вывода в продакшн enterprise-решений на базе AI-агентов от 1 года опыта технического лидерства или менторства LLM & Agents: глубокий опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем и мультиагентных архитектур. Знание и применение фреймворков: LangChain, LangGraph, DeepAgents (или аналогов) NLP & ML: фундаментальное понимание NLP (от классики TF-IDF до современных трансформеров) и алгоритмов классического ML Python Backend: понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API); опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aio
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs