Научный сотрудник / Исследователь (цифровые технологии и искусственный интеллект)

Описание

Китайская международная высокотехнологичная компания приглашает высококвалифицированных специалистов в рамках программы привлечения талантов для запуска новых исследовательских проектов в передовых областях цифровой трансформации и интеллектуальных технологий. Приглашаем исследователей (кандидаты/доктора наук, опыт прикладных R&D от 3 лет) в областях больших данных и аналитики, фундаментального ИИ и больших языковых моделей, компьютерного зрения и генеративных моделей, интеллектуального проектирования и цифровых двойников, робототехники и автономных систем, облачных, edge- и высокопроизводительных вычислений, кибербезопасности и приватности данных. Контракт 3–5 лет, научно-исследовательская среда, международные команды, публикации и патентная работа. Проекты охватывают следующие направления: 1. Платформы больших данных и инженерия данных Архитектура, обработка, хранение и интеграция крупномасштабных данных; lakehouse и Data Mesh, потоковая обработка реального времени. Качество, происхождение и governance данных, data contracts, каталоги метаданных, наблюдаемость данных. Временные и векторные базы данных, распределённые хранилища, федеративные и локальные схемы работы с данными. 2. Анализ больших данных и предиктивная аналитика Методы статистики, машинного обучения и ИИ для выявления закономерностей и поддержки принятия решений. Причинно-следственный анализ, временные ряды, survival- и demand-модели, объяснимый ИИ, оптимизация решений. 3. Фундаментальный ИИ и большие языковые модели Базовые и мультимодальные модели, архитектуры MoE, длинный контекст, reasoning-модели, предобучение и дообучение. Alignment и post-training (RLHF, DPO, reward-модели), интерпретируемость, safety, distillation и квантизация, обучение на больших данных и synthetic data. 4. Агентные LLM-системы и работа со знаниями Tool use, планирование, память и многоагентные архитектуры, автономные пайплайны исследований. RAG и retrieval-инфраструктура, базы знаний, онтологии и knowledge graphs, семантический поиск. Оценка качества (benchmarks, LLM-as-judge), red-teaming агентов, надёжность и трассируемость решений. 5. Компьютерное зрение, мультимодальность и генеративные модели Детекция, сегментация, 3D-реконструкция, SLAM, обучение на больших данных, синтетические данные, слияние модальностей. Diffusion и flow-модели, генерация видео и 3D-контента, управляемая генерация, оптимизация инференса. 6. Интеллектуальное проектирование, цифровые двойники и симуляция ИИ-ассист инженерных расчётов и моделирования (CAE/EDA/CAD), суррогатные модели, генеративный дизайн, оптимизация конструкции. Цифровые двойники изделий, процессов и систем, мультифизика, высокопроизводительные вычисления, автоматизация инженерных процессов. 7. Системы управления инженерными проектами и промышленные платформы Цифровое проектирование, PLM, управление жизненным циклом продукта, требования и трассируемость, интеграция с ERP/MES. Промышленные платформы управления и цифровые двойники производств: данные производственных процессов, IIoT, предиктивное обслуживание, MES/SCADA. 8. Облачные, edge- и высокопроизводительные вычисления Масштабируемые вычислительные сервисы и распределённые платформы, эластичность, микросервисы, serverless, multi-cloud, оптимизация стоимости. Edge AI и встраиваемые системы (TinyML), телеметрия и сенсоры, 5G/6G, real-time и safety-critical системы. Научные вычисления: параллельные алгоритмы, численные методы, ускорение на GPU/CPU, распределённые и in-situ вычисления. 9. Кибербезопасность, приватность и безопасность ИИ Защита промышленных систем (ICS/SCADA, OT-сети), криптография, SOC/SIEM, аудит и реагирование на инциденты, защита критической инфраструктуры. Privacy-enhancing technologies: federated learning, differential privacy, secure aggregation, TEE/MPC, обезличивание данных, соответствие требованиям (GDPR / PIPL / локальным). Безопасность ИИ: adversarial-устойчивость, jailbreak-защита, детекция злоупотреблений, атрибуция и водяные знаки, alignment-исследования. 10. Робототехника, embodied AI и автономные системы VLA-модели и управление роботами, обучение с подкреплением, восприятие и планирование, коллаборативная и промышленная робототехника, беспилотники. Автономное вождение и ADAS, V2X, локализация, автономная навигация, оптимизация логистики и маршрутов, симуляция и синтетические данные для робототехники. 11. Оптимизация и исследование операций Математическое программирование, комбинаторная оптимизация, эвристические и метаэвристические методы, многокритериальная оптимизация. Stochastic и dynamic programming, MPC и оптимальное управление, decision intelligence, оптимизация цепочек поставок и производственных расписаний. 12. Инженерия ИИ-систем (MLOps / LLMOps) и программная инженерия + ИИ CI/CD для ML, мониторинг моделей и контроль дрейфа, воспроизводимость экспериментов, инференс-сервисы, A/B-тесты, инфраструктура обучения. ИИ-ассистенты для разработки, генерация и автотесты, статический анализ, performance engineering, баг-детекция, review-агенты. 13. Полупроводники, EDA и аппаратное ускорение Архитектура CPU/GPU/NPU, HLS, FPGA/ASIC, верификация, design-space exploration, чиплеты и ускорители для AI. Применение ML к задачам проектирования чипов, маршруты и автоматизация EDA, симуляция и thermal/performance-анализ. 14. Квантовые технологии и XR (расширенный список) Квантовые алгоритмы и quantum ML, квантовая химия и оптимизация, гибридные классико-квантовые схемы, постквантовая криптография. AR/VR/MR и пространственные вычисления, цифровые аватары и цифровые люди, генерация 3D-контента и синтетических данных. Обязанности: Участие в реализации исследовательских и опытно-конструкторских проектов. Разработка программных решений, методов и технологий в рамках выбранного направления. Научно-техническое сопровождение проектов: проверка гипотез, пилотирование и испытания. Решение сложных исследовательских и инженерных задач. Подготовка научных публикаций, отчётов и патентных заявок. Требования: Учёная степень кандидата или доктора наук (обязательно). Опыт практической работы от 3 лет в одной или нескольких из указанных областей. Наличие сертификатов или свидетельств о результатах интеллектуальной деятельности будет преимуществом. Опыт участия в прикладных исследовательских проектах, разработке прототипов или коммерциализированных решений. Наличие научных публикаций (включая ВАК), докладов на международных конференциях. Владение английским языком для профессиональной коммуникации. Условия: Индивидуальное согласование места работы в зависимости от проекта и специализации. Долгосрочные контракты (3-5 лет) с ведущими международными научно-исследовательскими лабораториями, компаниями и университетами. Конкурентная заработная плата в указанном диапазоне в зависимости от проекта, опыта и специализации. Работа с современным исследовательским, вычислительным и аналитическим оборудованием. Нестандартные задачи и участие в междисциплинарных международных командах. Перспективы профессионального, научного и карьерного роста. Возможность заниматься передовыми научными исследованиями и разработками. Старт контракта - февраль 2028 года. Компенсация расходов на жильё и транспорт, помощь при переезде и адаптации. Полный социальный пакет.