«Детмир Тех» — команда, развивающая цифровую экосистему группы компаний «Детский мир». Делаем продукты для миллионов клиентов и сервисы, которые помогают бизнесу работать быстрее.
Вас вдохновляет идея, что ваши модели машинного обучения могут влиять на опыт миллионов семей по всей стране? Хотите видеть, как ваши решения делают покупки проще, персональнее и удобнее для родителей и детей? Тогда присоединяйтесь к команде «Детского мира» — лидера рынка детских товаров!
Мы строим корпоративную AI-платформу: единое ядро, через которое продуктовые команды смогут быстро запускать LLM-сценарии (поиск по знаниям, ассистенты, агенты для Jira/Service Desk, протоколы встреч и др.) с контролем качества, безопасности и стоимости.
Если вам интересно создавать с нуля “ядро” LLM-решений, а не реализовывать простые частные задачи — будем рады познакомиться.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать, обучать и внедрять ML-модели для задач прогнозирования спроса, персонализации, ценообразования и оптимизации бизнес-процессов.
- Анализировать большие массивы данных, выявлять закономерности и предлагать решения для повышения эффективности компании.
- Участвовать в проектировании архитектуры ML-систем, интегрировать модели в продакшн.
-
Проектировать и развивать LLM-платформу: LLM Gateway, prompt management, orchestration (workflow/agents), RAG-ядро
-
Подключать источники знаний компании (Confluence/Jira/wiki/кодовая база/документы), строить ingestion-пайплайны, обеспечивать актуальность данных
-
Развивать retrieval слой: chunking, hybrid search, reranking, контекстное сжатие, цитирование источников
-
Встроить LLMOps: версионирование промптов/индексов/конфигов, регрессионные тесты, quality gates, canary/rollback
-
Настроить наблюдаемость: end-to-end трассировка (запрос → retrieval → ответ + агентские трейсы), метрики качества/латентности/стоимости, алерты
-
Обеспечить enterprise-требования: ACL/пермишены, аудит, режимы логирования (redacted/no-log), защита от prompt-injection
- Оптимизировать стоимость и производительность (кэш, routing, лимиты контекста).
- Проводить A/B тестирования, оценивать качество моделей и их влияние на бизнес-метрики.
- Сотрудничать с командами аналитики, IT и маркетинга для поиска новых точек роста.
Что ожидаем от вас:
-
Опыт 3+ лет в ML/Backend/Platform роли, где вы строили прод-сервисы с подтвержденным результатом
-
Уверенный Python (или Go/Java + готовность писать на Python), понимание API-сервисов (REST/gRPC), асинхронность
-
Практический опыт с RAG/поиском: векторный поиск, hybrid подходы, reranking, работа с embeddings
-
Понимание принципов LLMOps/MLOps: версии, тестирование, мониторинг, релизы, инциденты
-
Опыт Docker + Kubernetes (деплой, масштабирование, конфиги), Linux
-
Умение проектировать системы с учётом безопасности (RBAC/ACL), логирования и аудита
- Глубокие знания Python и основных ML-библиотек (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch или TensorFlow).
- Практический опыт построения и внедрения моделей машинного обучения в продакшн.
- Умение работать с большими данными (SQL, Spark, Hadoop — будет плюсом).
- Навыки анализа данных, визуализации результатов и интерпретации выводов.
- Опыт участия в командных проектах, коммуникабельность, инициативность.
Ключевые навыки
LLM / RAG / Vector Search • Python • API (REST/gRPC) • Kubernetes/Docker • Observability • Security/ACL • LLMOps/MLOps • GPU inference (плюс)
Мы предлагаем:
- Официальное оформление в соответствии с ТК РФ в IT-аккредитованную компанию;
- Совокупный доход: оклад + годовой бонус;
- График работы: 5/2 (гибридный формат работы);
- Техника для работы;
- Полис ДМС;
- Программа Best Benefits;
- Внутреннее обучение;
- Спортивные и развлекательные мероприятия, участие в корпоративной жизни компании
Присоединяйтесь к нам и станьте частью истории бренда с историей!