ML Engineer
ML Engineer Senior Hybrid
ID: 35371
2 часа назад
Активна
iFORA (НИУ ВШЭ)
Россия, Москва
от 300 000 ₽
Тип занятости
Полная занятость
Требуемый опыт
От 3 до 6 лет
Формат работы
Гибкий график
📞Способы связи
📄 Оригинальный текст вакансии
🚀 Senior ML / LLM Engineer — iFORA (НИУ ВШЭ)
Проект: iFORA (НИУ ВШЭ)
Опыт работы: от 3 лет
Город: Москва (м. Лубянка / м. Тургеневская)
Формат работы: гибрид / удалёнка
Занятость: full time
Зп: от 300 000 net.
iFORA — интеллектуальная система анализа больших данных. Платформа анализирует 850+ млн документов (научные статьи, патенты, аналитические материалы, медиа) и используется для поддержки стратегических решений в науке, технологиях и экономике. Мы развиваем новое направление — LLM-системы для deep research и аналитики, включая multi-agent архитектуры, RAG-системы и knowledge graphs.
Стек: Python, PyTorch, Transformers; LangChain / LangGraph; vLLM, sglang, Triton Inference Server; MLFlow; S3-совместимые хранилища; Docker, Jupyter, VSCode, Linux
✔️Задачи:
• разработка multi-agent систем (MAS) для Deep Research задач
• создание LLM-агентов с использованием tool calling, planning и reasoning
• проектирование и развитие RAG-архитектуры включая поверх коллекции из 850+ млн документов
• разработка и поддержка knowledge graph для аналитических и исследовательских сценариев
• оптимизация LLM inference (latency, throughput, batching, KV cache)
• подготовка и оптимизация моделей для production
• разработка воспроизводимых ML pipelines и инфраструктуры экспериментов
• внедрение и эксплуатация AI / ML сервисов в production
🔹Требования:
• 3+ лет опыта в Machine Learning / AI
• знание паттерной архитектуры и системного дизайна
• уверенное владение Python
• опыт разработки систем на базе LLM
• опыт построения RAG систем или AI-агентов
• опыт вывода ML/AI сервисов в production
• понимание архитектуры ML pipelines и инженерного подхода
🔸Будет плюсом:
опыт работы с LangChain / LangGraph
• опыт разработки multi-agent систем
• опыт реализации GraphRAG, AgenticRAG, Colbert
• опыт оптимизации inference (vLLM, Triton, TensorRT, ONNX)
• опыт обучения или fine-tuning моделей (LoRA, multi-GPU training)
• опыт работы с knowledge graphs или графовыми БД (Neo4j, ArangoDB, Neptune)
• опыт работы с ML experiment tracking (MLFlow, W&B, DVC)
• опыт работы с s3 хранилищами
• опыт работы с мультимодальными моделями
▪️Условия:
• доступ к мощной вычислительной инфрастуктуре: GPU A40, A100, H200; кластер для ML-разработки; суперкомпьютер НИУ ВШЭ cHARISMa
• участие в развитии одной из крупнейших аналитических платформ научных данных
• работа с современными LLM и AI-архитектурами
• сильная исследовательская и инженерная команда
• гибкий график (начало рабочего дня с 8:00 до 11:00)
• гибридный формат работы (возможна удалёнка)
• обучение и курсы НИУ ВШЭ, английский язык
• доступ к библиотеке НИУ ВШЭ и образовательным ресурсам
• программы лояльности фитнес-клубов и театров
• офис на Мясницкой (м. Лубянка / м. Тургеневская)
✅ Контакт для связи: @anna_hr_hse
🛠 Навыки
manage ICT virtualisation environments
operating systems
Python (computer programming)
software components libraries
🎯 Домены
AI
LLM
ML
🤖 ИИ навыки
manage ICT virtualisation environments
manage production systems
ML (computer programming)
operating systems
principles of artificial intelligence
Python (computer programming)
repair pipelines
software components libraries
use logical reasoning
* Навыки определены автоматически с помощью нейросети
🤖 ИИ домены
Artificial Intelligence
Data Analytics
Deep research
Economics
Knowledge representation
Large Language Models
Machine Learning
Natural Language Processing
Scientific Research
Technology Strategy
* Домены определены автоматически с помощью нейросети
📢 Информация о публикации
🔗 Оригинальные посты (1)
Канал:Machinelearning_Jobs