МТС · Москва

Senior NLP Enginee — МТС

Разрабатывать NLP-компоненты для автоматизации службы клиентской поддержки: классификацию, извлечение сущностей, поиск, RAG и агентские сценарии. Дообучать и адаптировать ML...

Компания набирает: 3011 вакансий

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3011.

Описание вакансии

MWS AI – это часть экосистемы МТС Web Services, где создаются AI-решения будущего. Здесь мы разрабатываем современные AI-решения для различных сфер: от банковской до медицины и телекома. Мы стремимся к инновациям в области речевого ИИ, видеоаналитики и Gen AI: активно занимаемся исследованиями и публикуем научные статьи. В MWS AI вы найдете профессиональное сообщество единомышленников и возможности для реализации прорывных проектов.

Сейчас мы ищем ML инженера в команду Gen AI, который поможет превратить наши исследования в передовые продукты для бизнеса.

В этой роли вы будете:

  • Разрабатывать NLP-компоненты для автоматизации службы клиентской поддержки: классификацию, извлечение сущностей, поиск, RAG и агентские сценарии

  • Дообучать и адаптировать ML модели, готовить данные для обучения и разметки

  • Выстраивать оценку качества: метрики, «золотые» сеты, анализ ошибок, статистически корректное сравнение версий, связь ML-метрик с бизнес-метриками

  • Выводить модели в production, проводить бенчмарки latency и throughput

  • Следить за публикациями, быстро проверять идеи через MVP и доводить удачные до production-ready кода

  • Участвовать в код-ревью и технических обсуждениях, менторить младших коллег

Требования:

  • Python на уровне промышленной разработки: ООП, генераторы и контекстные менеджеры, профилирование, unit-тесты, type hinting

  • Уверенная база в ML и DL: функции потерь, регуляризация, кросс-валидация, работа с дисбалансом классов, оптимизаторы

  • Глубокое понимание трансформеров, механизма внимания, токенизации, transfer learning и fine-tuning

  • Практический опыт с PyTorch и экосистемой Hugging Face (Transformers, Trainer, PEFT); Mixed Precision, gradient accumulation и checkpointing, обучение на нескольких GPU (DDP)

  • Практика работы с LLM: промпт-инжиниринг, zero/few-shot, стратегии генерации, построение RAG-систем

  • Опыт вывода моделей в прод: упаковка модели в сервис, ONNX Runtime, квантование (FP16/INT8), развертывание через vLLM или Triton, понимание KV-кэша и PagedAttention

  • Умение выстроить валидацию: метрики классификации и генерации, метрики RAG, статистическое сравнение моделей, ablation study

  • Инженерная база: Git (rebase, MR, CI/CD в GitLab), Docker, воспроизводимые эксперименты (конфиги через Hydra или аналог, трекинг в ClearML или W&B)

  • Умение готовить данные к разметке, писать однозначные инструкции для асессоров и интерпретировать метрики согласия

  • Самостоятельность в условиях неопределенности: декомпозиция задачи, оценка сроков и рисков, аргументированная защита технических решений

Желаемый опыт:

  • От 3 лет в NLP

  • NLP-проекты полного цикла, выведенные в прод: от данных и бейзлайна до мониторинга

  • Построение RAG-систем или агентских сценариев для реальных пользователей

  • Реализация методов из статей, в том числе без официального кода

  • Менторство младших коллег и регулярное код-ревью

Будет плюсом:

  • Синтез обучающих данных с помощью LLM, пайплайны LLM-as-a-judge

  • Проектирование агентских систем: память, function calling, гардрейлы; методы борьбы с галлюцинациями и uncertainty estimation

  • Мониторинг моделей в проде: детекция data drift и concept drift

  • Active Learning и Weak Supervision; знание Cohen's Kappa и альфы Криппендорфа

  • Знание статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, бутстрэп

  • Профильное высшее образование

  • Публикации, выступления на конференциях и митапах, участие в соревнованиях

  • Английский на уровне чтения статей и технического письма

Что мы предлагаем:

  • 5/2, гибридный формат, гибкое начало дня.
  • Оклад + квартальные и годовые бонусы.
  • Комфортный офис в 10 минутах пешком от метро Таганская.
  • ДМС со стоматологией, страхование при поездках за рубеж, страхование жизни.
  • Участие в конференциях и митапах, обучение за счет компании.
  • Бесплатная мобильная связь.
  • Специальные предложения от партнеров и друзей МТС.

Вакансия опубликована 24 сентября, проверена 02.10.2026. Открыть оригинал.

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «Senior NLP Enginee»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 183 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 02.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

МТС

О компании МТС — это мультисервисная цифровая экосистема. Мы создаем и развиваем сервисы в сфере мобильной связи, больших данных, искусственного интеллекта, облачного хранения, медиа и финансов – все они делают жизнь людей проще и интереснее…

Открытых вакансий: 3011

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

ML-инженер

Зарплата не указана

USETECH · Москва

Функциональные задачи: -разработка и внедрение NLP-, LLM- и RAG-решений. -построение поисковых и генеративных пайплайнов. -разработка агентных и мультиагентных систем. -

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Руководитель направления AI Safety

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Улучшать модели-защиты. Обучать компактные и быстрые классификаторы входящих и исходящих сообщений: дистилляция, работа в жёстком бюджете latency, не деградируя...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

ML Engineer (Middle+/Senior)

до 400 000 ₽

Loyalty Labs · Санкт-Петербург

Uplift-моделирование: разработка моделей для оценки инкрементального эффекта коммуникаций и персональных офферов на поведение клиентов. Скоринг предложений: построение моделей склонности...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 28 сентября

Data Engineer

Зарплата не указана

ГКУ Инфогород · Москва

Разработка, поддержка и развитие аналитических систем хранения данных. Разработка, поддержка ETL процессов сбора и обработки данных. Создание и развитие системы...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Data Engineer

Зарплата не указана

Мягкий Кинотеатр · Челябинск

Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-процессы полного цикла. Строить и оптимизировать хранилище данных и витрины. Следить за стабильностью и производительностью...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 30 сентября

Data Scientist Middle

Зарплата не указана

Koronatech · Санкт-Петербург

Команда ML в Koronatech за 7 лет реализовала более 50 проектов с использованием машинного обучения, таких как: выбор лучшего предложения...

Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 29 сентября

Другие вакансии компании

Оператор по работе с клиентами

74 000 — 116 000 ₽+38% к среднему

МТС · Санкт-Петербург

Совершать звонки по готовой базе клиентов и продавать домашний интернет и ТВ от МТС. Помогать клиентам в выборе тарифного плана...

Можно удалённоНет опытаПодработкаОператор колл-центраОпубликована 28 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.