Будешь развивать обучаемые мультиагентные системы и воспроизводить baseline-решения. Поработаешь с RL-обучением планировщика и поисследуешь, как повысить качество таких систем

Займёшься алайнментом Нейро с помощью reward-моделей и LLM-критика. Будешь экспериментировать с test-time scaling и развивать Vision-Language модели

Будешь улучшать архитектуру бота-помощника Лавки AI и добавлять новые возможности — например, выбор LLM прямо в интерфейсе AI-first приложения

Поработаешь с VLM для роботов-доставщиков. Будешь исследовать современные подходы и повышать автономность роботов, снижая нагрузку на операторов

Будешь развивать модели, которые стоят за Алисой и быстрыми командами. Они работают прямо на колонке — важны реализация и ускорение инференса. Пройдёшь весь цикл ML-продукта: данные → обучение → инференс → аналитика качества