Разработчик AI

MAGNIT TECH — технологичный драйвер одного из крупнейших ритейлеров страны. Мы создаём будущее: от решений в области автономной логистики с полностью автоматизированными распределительными центрами до исследований потенциала квантовых вычислений

• Для тех, кто УСТАЛ от бюрократии и бесконечных ограничений, где команды будто живут в разных мирах, а страсть гаснет под тяжестью правил и процедур.
• Для тех, кто ЖАЖДЕТ атмосферы раннего IT — где царит драйв и свобода, где чувствуешь себя первооткрывателем, движешься в одном ритме с командой и создаешь то, что действительно меняет мир.
• Для новаторов, которые не видят границ между технологиями и творчеством.

Мы развиваем AI-лабораторию и ищем Senior ML Engineer, который будет заниматься созданием и развитием прикладных AI- и ML-решений для реальных бизнес-задач.

В команде можно работать с разными направлениями: классическим ML, NLP и LLM, агентными системами, Computer Vision, речевыми и мультимодальными технологиями.

Нам нужен сильный ML-инженер, который умеет самостоятельно погружаться в задачу, выбирать оптимальный технический подход, проводить эксперименты и доводить решения до production. Важна не только экспертиза в конкретной области, но и широкий инженерный кругозор, интерес к новым технологиям и готовность работать с разными типами ML-задач.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать и разрабатывать ML-решения для прикладных бизнес-задач в различных направлениях: классический ML, NLP/LLM и агентные сценарии, Computer Vision, речевые и мультимодальные технологии;
• Определять технический подход к задаче: выбирать модели и архитектуру решения, проводить эксперименты, сравнивать альтернативы и принимать решения с учетом качества, производительности, стоимости и ограничений эксплуатации;
• Вести ML-часть решения end-to-end: от анализа задачи и разработки прототипа до подготовки модели к inference, интеграции и промышленного запуска совместно с Backend- и MLOps-разработчиками;
• Разрабатывать подходы к оценке качества ML-систем: формировать метрики, evaluation-наборы и тестовые сценарии, проводить анализ ошибок и контролировать качество решений после запуска;
• Оптимизировать модели и ML-пайплайны по качеству, latency, throughput и потреблению вычислительных ресурсов;
• Участвовать в проектировании общей архитектуры решений и технической декомпозиции ML-задач;
• Проводить code review и помогать в развитии менее опытных разработчиков команды.

Наш стек

• Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face / Transformers;
• В зависимости от задачи работаем с классическим ML, NLP/LLM, RAG, embeddings, reranking, tool calling и агентными сценариями, а также решениями в области Computer Vision, Speech и мультимодальных моделей;
• Для экспериментов и управления жизненным циклом моделей используем MLflow / ClearML;
• Для inference и serving — FastAPI, vLLM, Triton, SGLang и аналогичные решения;
• Хранилища: PostgreSQL, ClickHouse, Redis, векторные БД;
• Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana, GitLab CI/CD.

Что ожидаем

• От 4 лет коммерческого опыта разработки ML-решений на Python;
• Глубокое понимание методов машинного обучения и нейронных сетей, принципов обучения и валидации моделей, выбора метрик и анализа ошибок;
• Сильный практический опыт хотя бы в одном из направлений: NLP/LLM, Computer Vision, речевые технологии, классический ML или мультимодальные модели;
• Опыт самостоятельного проектирования ML-решения: от постановки задачи и выбора подхода до оценки результатов и подготовки решения к production;
• Практический опыт работы с PyTorch и современными ML-библиотеками;
• Понимание полного жизненного цикла ML-систем: подготовка данных, эксперименты, обучение, evaluation, inference, deployment и мониторинг;
• Опыт вывода ML-моделей или ML-сервисов в production и понимание требований к производительности, надежности и воспроизводимости решений;
• Умение быстро разбираться в новых моделях, подходах и предметных областях и выбирать технологию, исходя из задачи, а не из заранее заданного стека;
• Опыт взаимодействия с Backend-, Data- и MLOps-разработчиками;
• Опыт принятия технических решений, проведения code review и декомпозиции сложных ML-задач.

Будет плюсом

• Опыт разработки production-систем на базе LLM, RAG или агентных подходов, включая tool calling, multi-step workflows и evaluation;
• Опыт fine-tuning / PEFT и адаптации современных нейросетевых моделей;
• Практический опыт более чем в одном ML-направлении, например, NLP + CV, Speech + NLP или LLM + классический ML;
• Опыт работы с мультимодальными моделями;
• Опыт оптимизации inference, включая GPU-нагрузки, batching, quantization и работу с высоконагруженным model serving;
• Знакомство с vLLM, Triton, SGLang или аналогичными inference-фреймворками;
• Опыт работы с MLflow / ClearML, Docker и Kubernetes;
• Опыт менторинга ML-разработчиков и технического лидерства в рамках проектов.

Мы предлагаем

• Трудоустройство в аккредитованную IT‑компанию.
• ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи.
• Возможность работать в гибридном/офисном формате в Москве, Краснодаре и Иннополисе (у нас классные офисы), а в регионах — удаленно.
• Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+.
• Ежегодная программа признания с ярким праздником и впечатляющим подарком.
• Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей — Leadership club.
• IT‑комьюнити — среда, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив.
• Мы являемся партнером Минцифры России по проекту Национальная система подтверждения IT‑компетенций.
• Работа над масштабными продуктами и проектами (Умный магазин, роботизация, беспилотность, GenAI и другое).
• Социально–психологическая поддержка от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советники.