ML-разработчик

Описание роли

В роли ML-разработчика в ЛАНИТ вы будете отвечать за полный цикл разработки ИИ-агента для принятия кредитных решений в банковской системе: от проектирования архитектуры до вывода моделей в продакшн. Ваши ключевые задачи:
* Разрабатывать и обучать нейронные сети и LLM-агенты, специализирующиеся на оценке кредитного риска клиентов и сборе релевантной информации;
* Внедрять RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation), комбинирующие поиск данных и генерацию ответов для повышения точности и достоверности выводов;
* Создавать и оптимизировать LLM-пайплайны, используя библиотеки PyTorch, Hugging Face Transformers и LangChain для реализации надёжных ML-систем;
* Тестировать и валидировать решения агента, настраивать мониторинг предсказаний в реальном времени для поддержки качества в продакшн-среде;
* Интегрировать обученные модели в банковскую инфраструктуру, работая с внутренними API, обеспечивать бесшовную передачу данных и автоматизацию CI/CD-процессов.

Уникальность вакансии

Присоединяясь к ЛАНИТ, вы получаете не просто техническую роль, но и возможности для постоянного роста: гибридный формат работы, комбинация офиса и удалёнки; официальное трудоустройство по ТК РФ; прозрачная система грейдов и регулярная обратная связь; доступ к корпоративному английскому и внутреннему университету; программы благополучия: ДМС со стоматологией, страхование родственников, психологическая поддержка и финансовая помощь; а также спорт-клубы (футбол, волейбол, бег, киберспорт) и скидки в магазинах IRG и у партнёров (BestBenefits).

О компании ЛАНИТ

ЛАНИТ — одна из крупнейших российских ИТ-компаний, основанная в 1988 году. Мы специализируемся на цифровой трансформации госсектора и корпоративного бизнеса, аналитике больших данных и внедрении решений на базе искусственного интеллекта. За время работы реализовано более 2000 проектов для ведущих банков, холдингов и государственных организаций. Компания ценит инновации, командную работу и профессионализм, а её продукты и сервисы получили международное признание.

Тренды и перспективы

В FinTech-сфере инструменты машинного обучения и генеративных моделей продолжают стремительно развиваться: по оценке аналитиков, инвестиции в AI-проекты банков до 2026 года вырастут на 60%. Вы будете осваивать передовые методы адаптации моделей (Fine-tuning, LoRA, QLoRA, Prompt-tuning), работать с открытыми LLM (Llama, Mistral) и интегрировать инновационные технологии в высоконагруженные системы. Опыт в таком проекте откроет путь к senior-уровню и руководству исследовательскими командами.