Научный сотрудник / Исследователь (цифровые технологии и искусственный интеллект) — Россия, Москва

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.