Вакансия ML разработчик

54480 Подбор
Актуально на 18.10.2025
Телеком

ML разработчик

Senior
Кол-во специалистов
1
Срок привлечения
до 31.12.2025 (возможна пролонгация при наличии потребности)
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленный
Требуемая локация специалиста
Россия
Требуемое время работы специалиста
по МСК
Требуемое гражданство специалиста
РФ
О клиенте
Отрасль
Телеком
Тендерная вакансия. Подача резюме до 20.10.2025, 08:00 (UTC 0)

Обязательные требования

- Опыт работы в прикладном ML/NLP от 2 лет, опыт работы LLM в проде (assistant/чат-сценарии) от 1 года; - Наличие практических навыков разработки agentic решений: orchestration, tool use/function calling, управление контекстом; - Глубокое понимание RAG-паттернов, гибридного поиска (BM25+вектора), переранжирования, цитирования источников; - Практика prompt engineering и дизайна диалогов; - Умение минимизировать риск возникновения недостоверных фактов («галлюцинаций»); - Навыки наблюдаемости и cost-контроля для LLM (трейсинг, метрики, алерты).

Задачи на проекте

- Проектировать агентную архитектуру ассистента, задать формат структурированных ответов; - Настраивать обращение к внешним открытым неструктурированным источникам данных; - Настраивать grounded RAG, защитные рамки (guardrails); - Разрабатывать промпты, few-shot примеры, стратегию уточняющих вопросов; - Организовать версионирование моделей/промптов/эмбеддингов/датасетов и rollback-процедуры; - Совместно с Data Eng определить схему метаданных и правила чанкинга; - Запустить контур оценки качества; - Описать интеграцию с внутренними системами.

Описание проекта и команды

Проект крупной телекоммуникационной компании.

Обязательные требования

- Опыт работы в прикладном ML/NLP от 2 лет, опыт работы LLM в проде (assistant/чат-сценарии) от 1 года; - Наличие практических навыков разработки agentic решений: orchestration, tool use/function calling, управление контекстом; - Глубокое понимание RAG-паттернов, гибридного поиска (BM25+вектора), переранжирования, цитирования источников; - Практика prompt engineering и дизайна диалогов; - Умение минимизировать риск возникновения недостоверных фактов («галлюцинаций»); - Навыки наблюдаемости и cost-контроля для LLM (трейсинг, метрики, алерты).

Задачи на проекте

Описание проекта и команды

Откликнитесь через форму или профиль:

Электронная почта
Номер телефона
Мессенджеры
0/5000
Резюме

Формат .doc, .docx, .pdf.
Макс. размер файла: 30Mb