Инженер по искусственному интеллекту и машинному обучению в Eurasia Foundation

Фонд Евразия, исполнитель проекта международной технической помощи «Цифровизация для роста, целостности и прозрачности (UK DIGIT)», ищет инженера AI/ML (среднего/старшего уровня) для Центра компетенции в области искусственного интеллекта (AI CoE).

AI Center of AI Excellence (AI CoE) в Министерстве цифровых технологий — это команда, которая внедряет передовые технологии искусственного интеллекта для трансформации государственного управления и работает над амбициозными проектами, оказывающими прямое и масштабное влияние на миллионы граждан и эффективность государства.

Общая информация:

• Дата объявления:18 ноябрь 2025 г.
• Срок подачи заявок:02 Декабрь 2025
• Форма сотрудничества: контракт консультантадо 31 марта 2025 года
• Место работы: город Киев
• Формат работы: гибрид/полная занятость

Основная цель должности:Разработка и внедрение инновационных решений искусственного интеллекта для автоматизации и повышения эффективности государственных процессов.

Основнойcдляпервых 4 месяцев работы:

1. Автоматизация экспертизы проектов НПИ:

•Задача: Разработать и внедрить ML-модель (NLP) для анализа и предварительной оценки проектов цифровизации, представленных государственными органами.
•KPI: Сокращение среднего времени при экспертизе одного проекта от От 2 рабочих дней до 5 часов.

2. Создание системы «ИИ-аналитика для электронного суда»:

•Задача: Разработать на базе ИИ систему автоматического анализа судебных дел, начиная с простых нарушений ПДД. Сюда входит разработка модели (ICR/CV) распознавания и оцифровки рукописных протоколов полиции.
• KPI: За первые 3 месяца была разработана и апробирована модель, которая классифицирует и анализирует 3 вида наиболее распространенных нарушений ПДД с точностью не менее 95%.

Реализация машинного обученияконвейеров (MLOps)

• Создание и внедрение сквозных конвейеров ML (опыт работы с ZenML, Kubeflow, MLflow или аналогами).
• Разработка конвейеров CI/CD для моделей ML (GitLab, Jenkins), обеспечение автоматического и безопасного развертывания.
• Поддержка конвейеров ML в производстве, мониторинг (Prometheus, Grafana) и обеспечение масштабируемость.

Управлениеразработка данных и функций

• Обработка, очистка и подготовка больших наборов данных (структурированных и неструктурированных) для обучения.
• Сотрудничество с инженерами по обработке данных для разработки и использования моделей хранилищ функций и реестров.
• Обеспечение управления версиями данных и предотвращение перекосов при обучении.

Инфраструктура иммасштабируемость

• Проектирование и внедрение облачной инфраструктуры (AWS, Azure или GCP) для поддержки процессов AI/ML.
• Работа с инструментами контейнеризации (Docker) и платформами оркестрации (Kubernetes).

Совместная работа иk style="font-weight:bold">общение

• Тесное сотрудничество с командами DevOps, Data Engineering и Product для интеграции решений ML в государственные услуги.
• Представление сложных технических концепций заинтересованным сторонам, не имеющим технических знаний.

Навыки иkквалификация style="font-weight:bold">Техническийnavich

• Конечнов: Глубокое знание Python и SQL.
• Требуется: Опыт работы с платформами машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
• Критический: Практический опыт в НЛП (Transformers, BERT, LLM) точная настройка) И Компьютер Зрение (CV) (CNN, YOLO или опыт работы с инструментами OCR/ICR).
• Важно: Опыт работы с инструментами MLOps (Kubeflow, MLflow, ZenML и т. д.).
• Важно: Опыт проектирования конвейеров CI/CD (GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps).
• Важно: Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure или GCP), включая их сервисы искусственного интеллекта (SageMaker, Azure ML, GCP AI).
• Понимание инструментов контейнеризации (Docker) и оркестровка (Kubernetes).
• Понимание инструментов обработки данных (Apache Spark, Airflow) является большим плюсом.

Аналитические инавыки

• Глубокое понимание всего рабочего процесса машинного обучения (от подготовки данных до производственного мониторинга).
• Возможность анализировать показатели производительности модели и оптимизировать их.
• Возможность разрабатывать масштабируемые решения для пакетной обработки и обработки в реальном времени.

Навыки межличностного общения

• Отличные коммуникативные и презентационные навыки.
• Системный подход, инициативность и ориентация на результат.
• Умение работать в команде и в среде с участием многих заинтересованных сторон.

Преимуществом будет

• 4+ года соответствующего опыта в машинном обучении или смежных областях.
• Опыт развертывания и поддержки высоконагруженных моделей машинного обучения в производстве.
• Опыт работы с облачными сервисами искусственного интеллекта (AWS SageMaker/Bedrock, Azure OpenAI/AI Studio, GCP AI).
• Понимание современных подходов к LLMOps и RAG.

Образование и знания

• Образование: Степень магистра/бакалавриата в области компьютерных наук, науки о данных, искусственного интеллекта или смежных технических областях поле.
• Английский:Уровень Upper-Intermediate (B2+) или выше.
• Украинский:Свободное владение языком (C1+).

Эксперт должен соответствовать установленным квалификационным требованиям, иметь безупречную деловую репутацию, подходящего специалиста.обширный опыт и соблюдение принципов честности.

Отправляйте свое резюме на электронную-mail [email protected]

Запросы должны быть в теме письма указать название должности.

Срок подачи документов: 02 Декабрь2025 (18:00 Киев) время).

Присуждение контракта зависит от наличия средств.

Заявки будут рассматриваться по мере поступления форм заявок.