ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть» - научно-исследовательский и проектный институт сопровождает деятельность ключевых предприятий «Роснефти» в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке.
Институт входит в состав крупнейшего в Европе научного нефтегазового комплекса ПАО «НК «Роснефть».
Наша команда активно растет и развивается, увеличивая объемы выполняемых работ и открывая направления деятельности. В 2025 году запланировано увеличение штата специалистов Института на 20%.
Мы предлагаем:
работа в стабильной и развивающейся Компании с ИТ аккредитацией;
конкурентный уровень заработной платы (фиксированный оклад, ежемесячные и годовые премии) с каждым кандидатом обсуждается индивидуально в зависимости от опыта работы и квалификации;
режим работы с 09:00 до 18:15, пятница до 17:00;
предоставление социальных льгот, гарантий и компенсаций:
страхование работников (в т.ч. ДМС расширенный со стоматологией)
частичная компенсация стоимости спортивных абонементов;
возможность получения санаторно-курортное лечения;
различные виды материальной помощи;
корпоративная программа ипотечного жилищного кредитования; льготная ипотека для ИТ-компаний.
обучение, повышение квалификации, профессиональный рост;
отсрочка от воинской службы;
развитая корпоративная культура (корпоративные мероприятия, спортивное движение).
Чем предстоит заниматься:
проводить исследования для развития продуктов компании в области LLM-стрима и участвовать во внедрении результатов вместе с командой разработки;
разрабатывать и поддерживать компоненты продуктов на базе больших языков моделей;
исследовать и реализовывать современные подходы к решению амбициозных задач в сфере обработки естественного языка (NLP);
развивать RAG-системы.
Для работы понадобится:
опыт работы в области NLP не менее двух лет;
опыт проектирования решений в сфере искусственного интеллекта;
знания микросервисной архитектуры;
понимание концепции машинного обучения и знание основных архитектур нейросетей;
понимание архитектуры и принципов разработки приложений;
умение работать с реляционными базами данных, такими как PostgreSQL и т.д;
понимание архитектуры современных больших языковых моделей (LLM);
опыт в fine-tuning-е моделей для векторизации текста, адаптация модели под нужный язык/домен;
знание методик fine-tuning-е LLM с помощью PEFT (LoRa, QLoRa, P-tuning и т.д.);
опыт внедрения моделей в продакшн;
понимание логики работы и внедрения LLM в рабочие процессы, знание prompt engineering;