Middle AI Engineer at MTS Web Services (Finance Block) building and maintaining ML/DL/LLM infrastructure, fine-tuning models, developing RAG search and document recognition systems, and creating production data pipelines using Python, PySpark, Airflow, and vector databases.
Команда выполняет следующие цели:
- централизовать хостинг инфраструктуры, ML/DL/LLM - моделей уже готовых решений на уровне Блока Финансов и обеспечить их мониторинг
- обеспечить компетенции для до-обучения / fine-tuning моделей под специфические задачи и данные финансовой функции
- сформировать единый слой интеграций с ИТ-системами Блока Финансов для снижения Т2М новых ИИ-инициатив
- реализовывать сквозные проекты с применением ML/DL/LLM, затрагивающие большое число процессов департаментов
Разрабатывать backend-сервисы на Python;
Интегрировать LLM в существующие продукты компании;
Разработка векторных баз данных и разметка дата-сетов для обучения моделей RAG-поиска;
Работать с API, базами данных и внутренними сервисами;
Создавать и поддерживать AI-функциональность в production, проектировать и оптимизировать модели данных, взаимодействовать с базами данных;
Обеспечивать качество кода через code review, автоматизированное тестирование и соблюдение лучших инженерных практик;
Совместно с DevOps-инженерами участвовать в развитии CI/CD-процессов, мониторинга и обеспечения отказоустойчивости сервисов;
Разработка продакшен-пайплайнов обработки данных;
Промпт-инжиниринг и написание эффективного и масштабируемого кода инференса моделей и экспериментов на GPU-кластере;
Оптимизация кода по обработке больших массивов данных и атрибутивности для распознавания документов
Хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas);
Опыт работы с RAG, системами iDP (распознавание документов), агентскими системами;
Опыт написания качественного production кода;
Опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику;
Опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.);
Хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL;
Глубокое понимание RAG-решений (чанкинг, эмбеддинги, реранжирование и т.д.)
Гибридный или полностью удалённый формат работы, с возможностью гибкого начала и окончания рабочего дня;
Участие во внешних IT конференциях;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки.
А ещё:
ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию. А ещё оплачиваем 50% стоимости полиса ДМС для родственников;
Мобильная связь за счёт компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на online-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.