Data engineer/Data analyst (ML)

Обязанности:Центр развития Департамента информационных технологий Банка России ищем коллегу профессионала и единомышленника. ДИТ формирует ИТ-политику Банка России, систематизирует все изменения и инициативы в этом направлении, а Центр развития ДИТ реализует проекты по автоматизации процессов и задач, определяет инструменты анализа данных. Одними из ключевых и важнейших для страны функций Банка России являются: разработка и проведение денежно-кредитной политики, анализ и прогнозирование состояния экономики РФ, регулирование и надзор за участниками финансового рынка. Для реализации данных функций необходимы данные, инструменты для построения аналитики и решения задач с применением искусственного интеллекта, инструменты управления данными. Вакансия открыта в Управлении корпоративных данных. В задачи Управления входит: - Развитие Платформы Единое хранилище данных; - Сбор и обработка данных из различных источников как внешних, так и внутренних; - Анализ требований по входящим потокам данных и аналитике - Подготовка витрин данных и поставка данных для аналитики - Разработка аналитических отчетов и дашбордов - Участие в процессе внедрения и развития инструментов управления данными - Решение задач с использования методов машинного обучения Наша команда дружная и нацеленная на результат Задачи: проведение исследований, проверки гипотез (работа на кластере с GPU); разработка ML-моделей, в частности больших языковых моделей (LLM), RAG системы; дообучение языковых моделей на специфических корпусах данных; оптимизация ML-моделей и пайплайнов; участие в проектах внедрения ML-моделей в промышленные системы. Наши ожидания от кандидатов: высшее техническое образование; отличное знание Python, PyTorch, Transformers (Hugging Faces); знание технологий работы с большими данными - Hadoop, Spark, ClickHouse; инструменты визуализации данных - Apache Superset, Matplotlib, Seaborn; обработка изображений - библиотеки PIL, OpenCV, Tesseract OCR; обработка текстов - умение работать с трансформерами и большими языковыми моделями MAAS и On-premise, включая построение моделей, основанных на трансформерах, фреймворки для работы с LLM (vllm и др.), разработку LoRa адаптеров; опыт оценки работы моделей, знание основных метрик; понимание MlOps процесса. Понимание контейнеризации; опыт в сборе функциональных требований и выявления потребностей заказчиков в части новых гипотез; опыт использования инструментов разработки (IDE), систем контроля версий (Git), Confluence; умение работать с документацией и ее разработка; навыки коммуникации с заказчиками, подрядчиками, разработчиками. Мы предлагаем: получение уникального опыта в мегарегуляторе; возможности профессионального и карьерного развития; привлекательная система мотивации; широкий социальный пакет; корпоративное обучение; гибридный график работы в офисе, м. Багратионовская/Фили (шаговая доступность).