Почему стоит работать в Nebius

Nebius возглавляет новую эру в облачных вычислениях для обслуживания глобальной экономики ИИ. Мы создаем инструменты и ресурсы, необходимые нашим клиентам для решения реальных задач и трансформации отраслей, без огромных затрат на инфраструктуру и необходимости создавать большие собственные команды ИИ/МО. Наши сотрудники работают на переднем крае облачной инфраструктуры ИИ вместе с одними из самых опытных и инновационных лидеров и инженеров в этой области.

Где мы работаем

Штаб-квартира Nebius находится в Амстердаме, компания котируется на Nasdaq, имеет глобальное присутствие с R&D хабами по всей Европе, Северной Америке и Израилю. В команду из более чем 1400 сотрудников входят более 400 высококвалифицированных инженеров с глубокими знаниями в области аппаратного и программного обеспечения, а также собственная команда R&D в области ИИ.

Роль

Мы ищем Staff ML Engineer для присоединения к быстрорастущей команде, разрабатывающей платформу для поиска, ориентированную на агентов, — веб-уровень доступа для систем ИИ.

Вы можете думать об этом как о Google для ИИ-агентов: системе, разработанной для машин, а не для людей. Мы создаем агентный поиск, где системы ИИ активно планируют, извлекают, оценивают и уточняют информацию, а не просто возвращают результаты. Поскольку ИИ становится основным интерфейсом к Интернету, этот уровень заменит роль традиционных поисковых систем.

Мы разрабатываем, как ИИ-агенты, а не люди, извлекают, оценивают и анализируют веб-данные в режиме реального времени, при строгих ограничениях по задержке и надежности. Это означает решение задач извлечения и ранжирования при совершенно новых моделях доступа и в значительном масштабе, с системами, работающими с постоянно меняющимися, неструктурированными данными и обслуживающими десятки тысяч производственных нагрузок 24/7.

Эта роль предполагает ответственность за ключевые части нашего направления прикладных исследований в области ИИ и проектирования систем, с сильным ожиданием определения новых подходов и достижения измеримого влияния в производстве.

Над чем вы будете работать

• Разработка систем извлечения данных, ориентированных на агентов, оптимизированных для машинного потребления, а не для пользовательского интерфейса поиска человека.
• Создание систем, в которых LLM итеративно планируют, запрашивают, уточняют и анализируют результаты.
• Разработка подходов к ранжированию и извлечению для многошаговых, управляемых агентами рабочих процессов в реальных условиях.

Ваши обязанности

• Управление прикладными исследованиями и техническим направлением в области систем извлечения и ранжирования.
• Проектирование и развитие многоступенчатых архитектур извлечения (понимание запросов, переписывание, переранжирование, итеративное извлечение).
• Разработка методов привязки LLM к веб-данным в реальном времени в масштабе.
• Определение и внедрение новых парадигм оценки и метрик для агентных систем, где корректность не сводится к кликам.
• Руководство экспериментами по современным подходам к извлечению (эмбеддинги, гибридный поиск, переранжирование) и их внедрение в производство.
• Анализ компромиссов между релевантностью, задержкой и стоимостью в масштабе.
• Тесное сотрудничество с инженерной командой для развертывания систем в средах с высокой пропускной способностью и низкой задержкой.
• Самостоятельное решение неоднозначных проблем от начала до конца и внесение вклада в развитие продукта и исследований.
• Наставничество инженеров и помощь в повышении технического уровня команды.

Обязательно

• 8+ лет опыта в области прикладного ИИ, МО или разработки программного обеспечения.
• Подтвержденный опыт внедрения ML или AI систем в производство в масштабе.
• Глубокий опыт работы с поисковыми системами, системами извлечения, ранжирования, рекомендаций или ассистентами.
• Глубокое понимание современного глубокого обучения, особенно трансформеров и эмбеддингов.
• Опыт работы с системами, интегрированными с LLM, или системами, интенсивно использующими знания.
• Опыт проектирования фреймворков оценки и метрик для ML систем.
• Отличные навыки программирования на Python и хотя бы одном из Go, C++ или аналогичных.
• Способность работать в быстро меняющейся, ориентированной на продукт среде с высокой степенью ответственности и автономии.

Желательно

• Опыт работы с крупномасштабными поисковыми системами или рекомендательными системами.
• Опыт работы с агентными системами ИИ (агенты, использование инструментов, автономные рабочие процессы).
• Опыт работы с RAG, многоступенчатым извлечением или использованием инструментов.
• Публикации, open source или аналогичные сигналы технической глубины и влияния.