Head of AI

Открыта вакансия "head" в г. Москва.
ИИ-проекты в областях: Распознавания финансовых документов с использованием нейросетей и VLM (Vision-Language Models); Создания чат-ботов с подключением к финансовым системам; Проведения глобального интернет-поиска с элементами OSINT; Взаимодействия с сайтами через Computer User Agent (CUA); Разработки локальных переводчиков (offline/он-премис) на различные языки мира Общие требования Опыт: от 5+ лет в AI/ML, из них не менее 2 лет — в роли тимлида; Образование: высшее техническое (информатика, ИИ, прикладная математика, кибербезопасность); Уровень: senior/lead ML engineer + опыт управленца (Tech Lead / AI Team Lead); Владение английским: не ниже B2–C1 (техническая и деловая переписка, чтение научных статей); Способность вести проекты от идеи до внедрения, включая исследование, архитектуру, разработку, деплой и мониторинг. Управленческие компетенции Управление распределённой командой: ML-инженеры, data-инженеры, QA; Постановка задач, контроль качества, ревью кода, архитектурные решения; Взаимодействие с бизнесом, аналитиками и заказчиком, умение переводить бизнес-задачи в технические решения; Менторство и развитие команды. Глубокие технические компетенции 1. Распознавание финансовых документов (Document AI) Опыт работы с OCR/ICR системами: LayoutLM, Tesseract, ABBYY, Google Vision API и др; Обработка полуструктурированных данных: банковские выписки, чеки, квитанции, счета; Финтюн и кастомизация моделей для извлечения сущностей (NER) и структур; Интеграция с downstream системами (например, автоматическая классификация и хранение документов). 2. Vision-Language Models (VLM) Практическое использование VLM: LLaVA, MiniGPT-4, Flamingo и др; Настройка мультимодальных пайплайнов (PDF/Image + Text); Векторизация, embedding, сравнение и кластеризация документов/вопросов; Интеграция VLM в системы распознавания, чат-ботов и поиска. 3. Разработка чат-ботов и интеллектуальных агентов Использование LLM (GPT, Mistral, Claude, LLaMA и др) и фреймворков: LangChain, Rasa, BotPress, LlamaIndex; Интеграция с backend-системами (финансовые API, CRM, HelpDesk, ERP); Построение RAG-ботов с доступом к внутренним данным, корпоративным базам; Обработка интентов, диалоговых контекстов, использование memory и tool-агентов. 4. OSINT и глобальный поиск Разработка агентов для поиска данных о физ. и юр. лицах через открытые источники; Приветствуется опыт в использовании инструментов: SpiderFoot, Maltego, Recon-ng, Scylla, OpenCorporates, OpenSanctions и др; Парсинг и анализ структурированных и неструктурированных источников; Интеграция с публичными API (госреестры, судебные базы, санкционные списки); 5. Работа с веб-сайтами через Computer User Agent Построение автоматизированных агентов, имитирующих поведение реального пользователя; Опыт использования: Playwright, Puppeteer, Selenium, Browser Automation Studio, undetected-chromedriver; Браузерная автоматизация: обход капч, анти-бот-защиты, поведенческие паттерны, cookie/session spoofing; Адаптация CUAs к многоязычным интерфейсам и защищённым сайтам (включая банковские/госресурсы). 6. Разработка локальных переводчиков Разработка или fine-tune собственных моделей перевода; Поддержка локальных (offline) сценариев перевода — без доступа к облаку; Оптимизация моделей под низкоресурсные языки (low-resource); Применение подходов knowledge distillation и quantization для on-prem deployment. Архитектура и инфраструктура CI/CD для ML; Контейнеризация и оркестрация: Docker, Kubernetes; Хранилища: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch, S3; Векторные БД: FAISS, Pinecone, Weaviate, Milvus; Интеграция с Kafka/RabbitMQ и API-шинами (REST, gRPC, WebSocket). Безопасность и работа с данными Навыки шифрования, управления доступом, работы с конфиденциальной финансовой информацией; Журналирование действий агентов и пользователей. Дополнительные плюсы Участие в проектах для банков, финтеха Опыт разработки NLP-систем на low-resource языках;

Условия:
Удален