data scientist

Описания нет

• Разрабатывать и внедрять агентные системы на базе LLM для выполнения сложных пользовательских и бизнес-задач;
• Проектировать агентные и мультиагентные рабочие процессы: вызов инструментов, управление состоянием, память, планирование, маршрутизация и участие человека в контуре;
• Разрабатывать и развивать RAG-системы: индексировать данные, выполнять поиск, переранжирование и формировать контекст;
• Интегрировать агентов с внутренними сервисами, API, базами данных и внешними платформами;
• Создавать внутренние бенчмарки и конвейеры оценки агентных и RAG-систем;
• Тестировать модели и системы, анализировать качество, задержку и стоимость их работы;
• Дообучать модели с открытым исходным кодом, а также компоненты поиска и переранжирования;
• Взаимодействовать с командами разработки, аналитики и продукта;
• Исследовать новые подходы в области LLM-агентов и внедрять успешные решения в промышленную эксплуатацию.

• Опыт работы от 2 лет в NLP, ML или разработке решений на базе LLM;
• Практический опыт создания и внедрения агентных систем;
• Понимание архитектуры LLM-агентов: вызов инструментов, управление состоянием, память, планирование, маршрутизация и обработка ошибок;
• Опыт работы с LangGraph, LangChain, ADK или аналогичными фреймворками;
• Опыт разработки RAG-систем;
• Понимание подходов и этапов поиска: гибридный поиск, фильтрация и переранжирование;
• Опыт дообучения моделей с использованием PyTorch и Transformers;
• Уверенное владение Python и опыт разработки серверных сервисов для ML;
• Понимание принципов проектирования ML-систем;
• Будет плюсом опыт построения мультиагентных систем, опыт работы с Langfuse, OpenTelemetry или аналогичными инструментами трассировки и наблюдаемости LLM-приложений, опыт построения систем оценки для LLM-агентов и RAG, понимание безопасности LLM-систем, опыт работы с Docker, Kubernetes и облачной инфраструктурой, опыт развёртывания моделей для вывода с использованием FastAPI, KServe, NVIDIA Triton, vLLM или SGLang, опыт оптимизации систем по задержке, пропускной способности и стоимости, понимание блокчейна, Web3, EVM и принципов работы смарт-контрактов.

• Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ;
• Конкурентный уровень дохода: оклад и годовой бонус;
• ДМС со стоматологией и возможностью подключить детей и родственников к программе;
• Прозрачная система мотивации, позволяющая влиять на уровень дохода;
• Участие в создании инновационных продуктов;
• Гибкое начало рабочего дня и сокращённый рабочий день по пятницам;
• Офис в центре Москвы;
• Льготная программа ипотечного и потребительского кредитования;
• Возможности вертикального и горизонтального роста;
• Бонусные программы от компаний-партнёров;
• Реферальная программа с бонусом за успешную рекомендацию кандидата;
• Материальная помощь при рождении детей и в других семейных обстоятельствах;
• Обучение в корпоративном университете за счёт компании;
• Участие в профильных конференциях в качестве спикера или слушателя;
• Спортивные сообщества и клубы по интересам.