Разработчик AI продуктов

12 Июня

Партнерские Вакансии

Компания "РН-КрасноярскНИПИнефть"

ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть» - научно-исследовательский и проектный институт сопровождает деятельность ключевых предприятий «Роснефти» в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке.

Институт входит в состав крупнейшего в Европе научного нефтегазового комплекса ПАО «НК «Роснефть»

ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть» включен в реестр аккредитованных ИТ-компаний​.

Мы предлагаем:

• работа в стабильной и развивающейся Компании с ИТ аккредитацией;
• конкурентный уровень заработной платы (фиксированный оклад, ежемесячные и годовые премии) с каждым кандидатом обсуждается индивидуально в зависимости от опыта работы и квалификации;
• режим работы с 09:00 до 18:15, пятница до 17:00;
• предоставление социальных льгот, гарантий и компенсаций:
  • страхование работников (в т.ч. ДМС расширенный со стоматологией)
  • частичная компенсация стоимости спортивных абонементов;
  • возможность получения санаторно-курортное лечения;
  • различные виды материальной помощи;
  • корпоративная программа ипотечного жилищного кредитования; льготная ипотека для ИТ-компаний.
• обучение, повышение квалификации, профессиональный рост;
• отсрочка от воинской службы;
• развитая корпоративная культура (корпоративные мероприятия, спортивное движение).

Что нужно делать:

• проводить исследования для развития продуктов компании в области LLM-стрима и участвовать во внедрении результатов вместе с командой разработки;
• разрабатывать и поддерживать компоненты продуктов на базе больших языков моделей;
• исследовать и реализовывать современные подходы к решению амбициозных задач в сфере обработки естественного языка (NLP);
• развивать RAG-системы.

Вам потребуется:

• опыт работы в области NLP не менее двух лет;
• опыт проектирования решений в сфере искусственного интеллекта;
• знания микросервисной архитектуры;
• понимание концепции машинного обучения и знание основных архитектур нейросетей;
• понимание архитектуры и принципов разработки приложений;
• умение работать с реляционными базами данных, такими как PostgreSQL и т.д;
• понимание архитектуры современных больших языковых моделей (LLM);
• опыт в fine-tuning-е моделей для векторизации текста, адаптация модели под нужный язык/домен;
• знание методик fine-tuning-е LLM с помощью PEFT (LoRa, QLoRa, P-tuning и т.д.);
• опыт внедрения моделей в продакшн;
• понимание логики работы и внедрения LLM в рабочие процессы, знание prompt engineering;
• навыки написания программного кода.