- КомпанияПИК
- ГородМосква
- ЗанятостьПолный день
- Актуально до
- PyTorch
- Python
Описание вакансии
ПИК Digital — аккредитованная IT-компания крупнейшего в России застройщика ПИК.
Мы занимаемся автоматизацией всех функций компании и делаем строительную отрасль технологичной: разрабатываем системы, хранилища данных, мобильные приложения, сайты, боты. Всё это для того, чтобы создавать лучшие дома.
Мы приглашаем тебя присоединиться к нашей команде в роли Специалиста машинного обучения в команду AI Лаборатории
Твои будущие задачи:
Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения для решения прикладных бизнес-задач;
Разработка решений на базе LLM и VLM, включая мультимодальные системы обработки текста и изображений;
Проектирование и реализация RAG-систем, AI-агентов и интеллектуальных сервисов на основе LLM;
Fine-tuning и адаптация предобученных моделей под специализированные задачи;
Разработка решений с использованием классических ML алгоритмов;
Сбор, подготовка и обработка данных, формирование датасетов для обучения и тестирования моделей;
Проведение ML-экспериментов, оценка качества моделей и поиск способов повышения их эффективности;
Оптимизация inference моделей по скорости, потреблению ресурсов и стоимости эксплуатации;
Внедрение ML-моделей в production, разработка inference-сервисов и интеграция с существующими системами;
Мониторинг, поддержка и улучшение качества работающих ML-решений;
Исследование новых моделей, технологий и подходов в области AI/ML, оценка возможностей их практического применения;
Взаимодействие с командами разработки и продукта для проработки и реализации ML-задач.
Справиться с задачами поможет:
Опыт коммерческой разработки ML-решений от 3 лет, включая внедрение моделей в - Опыт коммерческой разработки ML-решений от 3 лет, включая внедрение моделей в production;
Уверенное владение Python, PyTorch;
Хорошее знание классического ML: алгоритмы, feature engineering, обучение и оценка моделей (CatBoost, XGBoost, LightGBM);
Понимание архитектуры и практический опыт работы с LLM (Qwen, Deepseek или аналоги);
Опыт разработки LLM-решений: prompt engineering, RAG, embeddings, vector databases, function calling;
Опыт fine-tuning моделей (LoRA, QLoRA, PEFT);
Опыт работы с VLM, решения мультимодальных задач на стыке CV и NLP;
Опыт подготовки датасетов, проведения ML-экспериментов и оценки качества моделей;
Навыки разработки и внедрения ML-сервисов: API, Docker, Git, SQL;
Понимание MLOps, оптимизации inference и мониторинга моделей;
Способность самостоятельно решать ML-задачи от исследования до production, аргументировать технические решения и работать в команде.
С нами хорошо:
Официальное трудоустройство по ТК РФ;
Гибридный формат работы;
Комфортный офис в двух минутах от м. Баррикадная;
Софинансирование ДМС;
Скидки и бонусы от партнеров: спорт, обучение, путешествия;
Программы обучения по работе с Искусственным интеллектом для всех сотрудников компании;
Возможность учиться у профессионалов отрасли и влиять на значимые проекты для города.
Мы ценим каждого сотрудника и стремимся создать комфортные условия для работы и личного роста. Присоединяйтесь к нам и станьте частью успешной команды!
Источник: Хабр Карьера, опубликовано 13.11.2026; описание получено из объявления работодателя 14.11.2026.
О работодателе

ПИК
Высокотехнологичная строительная компания, девелопер жилой недвижимости
Статьи по роли
ИИ для работы. Какие модели сейчас сильнее в коде и текстах, показывает рейтинг нейросетей, а подключить их к своим задачам можно через единый API с оплатой в рублях.
Похожие вакансии
- Аналитик по данным AI/ML · Группа Rubytech
- ML-инженер · ГНИВЦ
- Инженер машинного обучения · Top Selection