Hidden

Junior/Middle Data Scientist (NLP/ConvAI/LLM-Agent Development)

Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения (DeepPavlov.ai) МФТИ расширяет команду для работы над коммерческими проектами для крупных российских компаний.

Мы ищем специалистов, которые помогут разрабатывать решения на базе LLM и мультиагентных систем для корпоративных информационных систем клиентов, а также решать другие задачи в области NLP.

Команда лаборатории активно работает над созданием открытых библиотек и инструментов (DeepPavlov.ai, Chatsky), которые позволяют исследователям и разработчикам легко интегрировать последние достижения в области AI в свои проекты. Эти инструменты предоставляют доступ к широкому спектру предобученных моделей и алгоритмов, охватывающих различные аспекты обработки естественного языка и диалоговых систем.

• Разработка и оптимизация мультиагентных систем для автоматизации бизнес-процессов.
• Оптимизация инференса LLM для обеспечения масштабируемости и надежности в продакшене.
• Интеграция LLM-based решений с CRM, ERP, чат-ботами и другими бизнес-инструментами.
• Разработка и настройка пайплайнов для обработки данных.
• Участие в проектировании и реализации архитектуры LLM-агентов для различных кейсов (финансовый и юридический сектор).
• Отслеживание новых инструментов и подходов в области LLM и мультиагентных систем. Генерация идей и гипотез для улучшения решений.

• Понимание и знание современных SOTA-моделей в области NLP, в частности, трансформерных архитектур и их принципов обучения (SFT, LoRA).
• Уверенное владение Python (включая работу с веб-сервисами и базами данных) и PyTorch.
• Опыт создания LLM-агентов (LangChain, LlamaIndex, AutoGen и др.) и понимание основ их функционала: Function Calling, Chain-of-Thoughts, Planning, Reflection.
• Опыт работы с Docker и серверными API (FastAPI, Flask).
• Навыки работы с системами контроля версий (Git).
• Поддержка и доработка компонентов пайплайна RAG (поиск, фильтрация, реранкинг и подача данных в модель).
• Опыт работы с фреймворками оптимизации инференса (vLLM, TGI, Triton, TensorRT и пр.).
• Опыт работы со стандартными библиотеками DS/NLP стека (HF Transformers, Pandas, NumPy и пр.).

Будет плюсом:

• Опыт работы с векторными базами данных и поисковыми системами (ElasticSearch, Milvus/Qdrant).
• Участие в open-source проектах.
• Собственные pet-проекты в ML.
• Интерес к мультиагентным системам и актуальным трендам в LLM/Agents, готовность читать профильные статьи.

• Возможные форматы работы: офис в Долгопрудном, гибридный и удаленный (в пределах РФ);
• Оформление в соответствии с ТК РФ, официальная заработная плата;
• Участие в передовых и интересных проектах: возможность работать с современными языковыми моделями и технологиями в стремительно развивающейся сфере AI.