yandex
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
УдалённоПолная занятость

Разработчик AI / RAG

ИИОценка ИИ

Интересная позиция в крупной стабильной организации с возможностью работы над общественно значимыми проектами. Однако отсутствие информации о зарплате и потенциально строгие требования к документации могут быть минусами.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует глубоких знаний в нескольких областях: NLP, Computer Vision (OCR), RAG и классическое машинное обучение. Необходимость проведения НИР и работы с государственными стандартами документации повышает порог входа.

Анализ зарплаты

Медиана300 000 ₽
Рынок200 000 ₽ – 450 000 ₽
ИИОценка ИИ

В вакансии не указан уровень дохода, но для Москвы в госсекторе и крупных транспортных компаниях зарплаты AI-разработчиков обычно соответствуют рыночным или чуть ниже, компенсируясь расширенным соцпакетом. Данная оценка базируется на средних цифрах для специалистов уровня Middle/Senior в области ML.

Сопроводительное письмо

Меня крайне заинтересовала вакансия разработчика AI/RAG в Московском метрополитене. Мой опыт работы с NLP, компьютерным зрением и фреймворками TensorFlow/Keras позволяет мне эффективно решать задачи по оптимизации моделей и разработке ИИ-агентов. Я обладаю навыками проведения НИР и интеграции моделей через API, что критически важно для ваших масштабных проектов.

Я впечатлен возможностью применить технологии трансформеров и генеративных моделей в такой значимой структуре. Уверен, что мои знания в области OCR и мониторинга моделей в реальных условиях помогут повысить точность и производительность ваших систем. Готов внести свой вклад в стратегию внедрения ИИ и техническую документацию проектов.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Московский метрополитен уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Московского метрополитена и внедряйте передовые AI-решения в городскую инфраструктуру!

Описание вакансии

👨‍💻Разработчик AI / RAG в Московский метрополитен

Обязанности :

  • Оптимизация моделей для повышения их точности и производительности, Анализ производительности моделей и их дообучение на новых данных
  • Проведение исследований с использованием научно-обоснованных методов (НИР)
  • Решение задач с помощью технологий ИИ в различных областях / работа с фреймворками и библиотеками TensorFlow и Keras
  • Решение задач в области NLP и компьютерного зрения с использованием нейросетей (OCR)
  • Разработка ИИ-агентов
  • Разработка API и других интерфейсов для интеграции моделей в существующие системы
  • Тестирование и отладка интеграции разработанных моделей
  • Мониторинг функционирования ИИ-моделей в реальных условиях
  • Изучение современных методов и алгоритмов ИИ, включая трансформеры и генеративные модели
  • Проведение экспериментов и оценка их результатов
  • Участие в разработке стратегии внедрения ИИ в компанию
  • Консультирование коллег по вопросам, связанным с ИИ
  • Подготовка технической и проектной документации

Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • Computer Vision
  • Transformers
  • RAG
  • NLP
  • API
  • OCR
  • TensorFlow
  • Generative AI
  • Keras

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия включает разработку ИИ-агентов и RAG систем. Важно понимать, как кандидат борется с галлюцинациями.

Какие методы оценки качества ответов RAG-системы вы используете и как минимизируете галлюцинации моделей?

Упоминается работа с OCR и компьютерным зрением.

Расскажите о вашем опыте оптимизации OCR-решений для работы в реальном времени. Какие архитектуры нейросетей вы предпочитаете для этих задач?

В обязанностях указана оптимизация моделей для производительности.

Какие техники квантования или дистилляции моделей вы применяли на практике для ускорения инференса?

Работа предполагает проведение научно-исследовательских работ (НИР).

Опишите ваш процесс проведения экспериментов: как вы формулируете гипотезы и какие метрики выбираете для оценки успеха НИР?

Интеграция моделей в существующие системы метрополитена.

С какими сложностями вы сталкивались при деплое тяжелых ML-моделей через API и как обеспечивали их отказоустойчивость?

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

Страна
Россия