LIAN — системный интегратор с фокусом в аналитике и управлении данными.
Мы работаем в трех направлениях:
1. Автоматизация управленческой отчетности (BI) в малом и среднем бизнесе. Строим хранилища данных, настраиваем сбор и интеграцию, разрабатываем отчеты и дэшборды. Наш стек в BI включает все современные инструменты, в том числе open-source ПО.
2. Заказная разработка аналитических систем. Когда у нашего клиента есть специфичный запрос, мы разрабатываем аналитические системы с нуля. Часто применяем подходы BigData, Data Science, актуальные подходы к программному анализу данных и прогнозированию.
3. Запуск и ресурсное обеспечение команд разработки в комплексных проектах цифровой трансформации. Мы усиливаем команды наших партнеров и клиентов собственными сотрудниками и обеспечиваем максимально быстрый старт новых проектов. Среди наших заказчиков - крупные системные интеграторы, банки, нефтегазовые, химические производства, логистические компании, стартапы.
Обязанности:
- Разработка и оптимизация производственных ML-пайплайнов для образовательной ИИ-платформы
- Интеграция и адаптация предобученных моделей (LLM, CV, NLP) под специфику образовательных задач
- Создание микросервисной архитектуры для ML-компонентов с высокой отказоустойчивостью
- Разработка API для взаимодействия с моделями машинного обучения
- Оптимизация производительности моделей и автоматизация CI/CD процессов для ML
- Внедрение RAG-систем и fine-tuning языковых моделей для образовательного контента
- Мониторинг качества моделей в production и их непрерывная оптимизация
- Разработка инструментов для A/B тестирования ML-решений
- Уверенное владение Python и экосистемой ML (PyTorch/TensorFlow, scikit-learn, pandas, numpy)
- Уверенное понимание классического ML: от линейных моделей до ensemble методов
- Практический опыт работы с LLM и современными transformer-архитектурами будет плюсом
- Знание принципов MLOps и опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD
- Опыт разработки RESTful API (FastAPI, Flask) и работы с очередями (Redis, Kafka)
- Уверенное знание SQL и опыт работы с NoSQL базами данных
- Понимание метрик качества ML-моделей и методов их валидации
- Знание принципов распределенного обучения и оптимизации моделей
- Английский язык для работы с технической документацией
- Аутстафф проект
- Сотрудничество через форму ИП или СЗ
- Участие в интересных и масштабных проектах с классной молодой командой