Senior Data Scientist

Алиса — самый популярный ассистент в России, которым ежедневно пользуются миллионы людей. Наша команда находится на острие технологий: благодаря нам Алиса не просто отвечает на вопросы, а решает задачи пользователя в реальном мире за счёт агентности. Мы переводим взаимодействие с умными устройствами (колонками, телевизорами) на новую архитектуру. В ней большая языковая модель (LLM) самостоятельно вызывает нужные функции-инструменты (tool calling / gpt-tools), чтобы выполнять пользовательские запросы: от включения музыки до построения маршрутов.

Ищем аналитика, который поможет масштабировать новую архитектуру на все сценарии Алисы, глубоко разбираться в качестве работы модели, находить точки роста и выстраивать систему оценки умности ассистента. Вы напрямую повлияете на то, насколько умной, полезной, надёжной и эмпатичной станет Алиса.

Анализ качества работы LLM и поиск точек роста

Вам предстоит глубоко разбираться в качестве работы модели: анализировать пользовательские сценарии и проблемные кейсы, сегментировать ошибки и DSAT, искать закономерности через data mining. Затем — формировать гипотезы, как повысить качество, и оценивать влияние изменений на пользовательский опыт. Вы поможете команде понять, где модель ошибается, почему это происходит и какие улучшения дадут максимальный эффект.

Масштабирование сценариев через tool calling

Вы будете участвовать в переводе ключевых сценариев Алисы (музыка, погода, поиск мест, команды устройств и др.) на новую LLM-архитектуру. Для этого нужно анализировать пользовательские запросы и сценарии, помогать проектировать инструменты и сценарии вызова функций, выявлять точки роста, собирать данные для обучения и приёмки моделей, участвовать в формировании eval-наборов и метрик.

Построение системы оценки качества AI-ассистента

Вместе с командой вы станете развивать систему оценки качества: офлайн-метрики, LLM-as-a-judge, сценарные evals, онлайн-метрики и A/B-эксперименты, мониторинг деградаций, аналитические дашборды и т. п.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Больше двух лет работали Data Analyst, Product Analyst или Analyst в data-driven-продукте
* Работали с LLM либо Generative AI (помимо решения бытовых задач) и хотите создавать свои AI-системы
* Уверенно владеете SQL и Python для анализа данных
* Умеете работать с большими объёмами логов и событийных данных
* Занимались продуктовой аналитикой и искали инсайты через данные
* Понимаете основы статистики и A/B-тестирования
* Умеете формулировать продуктовые гипотезы и оценивать их эффект
* Системно мыслите, умеете разбираться в сложных многокомпонентных продуктах

* Работали с LLM-based-продуктами или AI-ассистентами
* Оценивали качество LLM (LLM-as-a-judge, evals, RAG и т. п.)
* Знакомы с концепциями Agentic AI и tool calling
* Строили дашборды (Tableau, DataLens, Superset и др.)
* Работали с NLP/NLU-продуктами или голосовыми ассистентами
* Понимаете, как устроен цикл обучения и улучшения ML/LLM-моделей
* Умеете работать с неструктурированными данными и текстовыми логами

O‘zbekiston Respublikasi Milliy statistika qo‘mitasi huzuridagi “DigitStat — Raqamli statistika markazi” MCHJ jamoasi statistik ma’lumotlar asosida zamonaviy AI va Machine Learning yechimlarini yaratishga tayyor, kuchli tahliliy fikrlash qobiliyatiga ega mutaxassisni Data Scientist / ML Engineer (Middle+) lavozimiga taklif etadi.

DigitStat — O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2026-yil 13-martdagi PQ-103-son qarori asosida tashkil etilgan bo‘lib, milliy statistika tizimini raqamlashtirish bo‘yicha yagona integrator hisoblanadi.

Agar siz Machine Learning modellarini yaratish va production muhitiga joriy etish, rasmiy statistika asosida AI mahsulotlarini ishlab chiqish hamda davlat miqyosidagi raqamli loyihalarda o‘z tajribangizni qo‘llashni istasangiz — ushbu vakansiya aynan siz uchun!

Lavozim majburiyatlari:

• statistik ma’lumotlar asosida Machine Learning modellarini ishlab chiqish, sinovdan o‘tkazish va production muhitiga joriy etish;
• makroiqtisodiyot, narxlar va demografiya yo‘nalishlarida vaqt qatorlarini prognozlash (time series forecasting) modellarini yaratish;
• registrlar va statistik kuzatuvlar ma’lumotlari asosida klassifikatsiya va regressiya modellarini ishlab chiqish;
• rasmiy statistika ma’lumotlari asosidagi STAT-AI tizimini yaratishda ishtirok etish, jumladan LLM va RAG arxitekturasi bilan ishlash;
• STAT-AI javoblarida foydalanilgan rasmiy ma’lumotlar manbasini ko‘rsatish mexanizmlarini ishlab chiqish;
• o‘zbek va rus tillaridagi statistik ma’lumotlar bilan ishlaydigan AI yechimlarini rivojlantirish;
• davlat organlari va korporativ buyurtmachilar ehtiyojlari uchun AI/ML yechimlarining tezkor prototiplarini ishlab chiqish;
• feature engineering, model evaluation va ma’lumotlarni tayyorlash jarayonlarini amalga oshirish;
• nomutanosib (imbalanced), to‘liq bo‘lmagan va sifati turlicha bo‘lgan real ma’lumotlar bilan ishlash;
• bir vaqtning o‘zida bir nechta Data Science va AI loyihalarini olib borish.

Malakaviy talablar:

• Data Science yoki Machine Learning yo‘nalishida kamida 3 yillik amaliy ish tajribasi;
• Python va SQL (PostgreSQL) bilan ishonchli ishlash;
• Pandas, NumPy va Scikit-learn kutubxonalarini yaxshi bilish;
• PyTorch yoki TensorFlow bilan amaliy ishlash tajribasi;
• statistikaning asosiy usullarini, jumladan tanlanma usuli, ishonch intervallari, gipotezalarni tekshirish va vaqt qatorlarini yaxshi tushunish;
• feature engineering va ML modellarini baholash (model evaluation) bo‘yicha amaliy tajriba;
• nomutanosib va “iflos” ma’lumotlarni qayta ishlash ko‘nikmasi;
• Git bilan ishlash hamda ML modellarini production muhitiga chiqarish jarayonini tushunish;
• statistik sir va shaxsga doir ma’lumotlar kabi maxfiy ma’lumotlar bilan qat’iy reglamentlar asosida ishlashga tayyorlik;
• o‘zbek va rus tillarini erkin bilish.

Qo‘shimcha ustunliklar:

• LLM, Hugging Face, RAG, LangChain/LangGraph, AI Agents va Tool Calling texnologiyalari bilan ishlash tajribasi;
• LoRA/PEFT, shuningdek CUDA/GPU uchun modellarni optimallashtirish bo‘yicha bilim va tajriba;
• o‘zbek tilidagi NLP loyihalarida, jumladan tokenizatsiya va modellarni fine-tuning qilishda tajriba;
• GeoPandas, PostGIS va QGIS bilan ishlash;
• ClickHouse yoki boshqa analitik ma’lumotlar bazalari bilan ishlash tajribasi;
• FastAPI, Docker, MLflow, Airflow yoki dbt texnologiyalarini bilish;
• rasmiy statistika metodologiyasi, jumladan IFUT (OKED), registrlar va ro‘yxatga olish jarayonlari haqida tushunchaga ega bo‘lish;
• davlat sektori yoki tadqiqot kompaniyalaridagi Data Science/AI loyihalarida ishlash tajribasi;
• davlat sektorida AI tizimlariga qo‘yiladigan talablar, jumladan human-in-the-loop va model qarorlarining tushuntiriluvchanligi (explainability) tamoyillarini tushunish.

Afzalliklar:

• Mehnat qonunchiligiga muvofiq rasmiy ishga qabul qilish;
• IT bozoriga mos raqobatbardosh ish haqi — yakuniy miqdor suhbat natijalariga ko‘ra belgilanadi;
• Amalga oshirilgan loyihalar natijalariga ko‘ra qo‘shimcha mukofotlar;
• Milliy statistika tizimi uchun AI va Machine Learning mahsulotlarini yaratishda bevosita ishtirok etish;
• STAT-AI, prognozlash, NLP va geoanalitika kabi zamonaviy yo‘nalishlardagi loyihalar bilan ishlash;
• Katta hajmdagi real statistik ma’lumotlar asosida professional tajribani rivojlantirish;
• Professional Data Science, Data Engineering va AI jamoasi bilan hamkorlikda ishlash;
• Ish jadvali: 5/2, soat 9:00–18:00;
• Ish joyi: Toshkent shahri, Mustaqillik shoh ko‘chasi, 63-uy — Milliy statistika qo‘mitasi binosi;
• Sinov muddati — 3 oy, dastlabki 14 kunlik onboarding dasturi bilan.

Привет!

В течение более 30 лет существования нашей компании мы осуществили множество знаковых проектов. Наше оборудование используется в различных отраслях, а ключевые клиенты известны как в стране, так и за рубежом.

Более 30 лет мы создаём собственные технологические решения для построения современной телекоммуникационной инфраструктуры. Наши продукты используют тысячи компаний в России и за рубежом.

Мы самостоятельно разрабатываем программное обеспечение и оборудование, развиваем собственные технологии и создаём продукты, которые применяются в реальных инфраструктурных проектах.

Сейчас мы ищем ML Engineer в команду "Интеллектуальные сервисы".

Наша команда занимается разработкой решений на основе машинного обучения и искусственного интеллекта: Smart IVR, транскрибации конференций, автоматической суммаризации и голосовой аналитики.

Ищем инженера, которому интересно работать с ML-моделями на всех этапах - от подготовки данных и обучения до интеграции в продукт и запуска в production.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и развивать ML-сервисы для обработки речи и текстовой информации.

• Собирать, очищать, фильтровать и подготавливать данные для обучения моделей машинного обучения.

• Подбирать и применять алгоритмы классического Machine Learning и Deep Learning под конкретные бизнес-задачи.

• Обучать и дообучать модели, проводить эксперименты, подбирать гиперпараметры и оценивать качество решений.

• Проектировать и автоматизировать ML-пайплайны с использованием Airflow, Docker и MLflow.

• Разворачивать модели в production, интегрировать их с внутренними сервисами через API и микросервисную архитектуру.

• Участвовать в проектировании архитектуры ML-решений и развитии интеллектуальных сервисов компании.

Одна из первых задач — разработка MVP-пайплайна сервиса транскрибации конференций.

Что мы ожидаем от кандидата

• Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет.

• Высшее техническое образование.

• Уверенное владение Python и опыт работы с библиотеками машинного обучения.

• Практический опыт подготовки данных, обучения и оценки качества ML-моделей.

• Хорошее понимание алгоритмов классического машинного обучения и принципов работы нейронных сетей.

• Опыт построения ML-пайплайнов и внедрения моделей в production.

• Опыт работы с Docker, Airflow и MLflow.

• Понимание принципов построения API и микросервисной архитектуры.

• Умение самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до результата.

• Знание английского языка для работы с технической документацией.

Будет плюсом

• Опыт работы с NLP и речевыми технологиями (ASR / Speech-to-Text).

• Опыт разработки сервисов распознавания речи и транскрибации аудиозаписей.

• Знакомство с LLM и задачами автоматической суммаризации.

• Опыт работы с PyTorch, TensorFlow и Hugging Face.

• Опыт разработки ML-сервисов с нуля до промышленной эксплуатации.

Мы предлагаем

• Официальное трудоустройство по ТК РФ и полностью белую заработную плату.

• Работу в аккредитованной ИТ-компании.

• ДМС и другие программы заботы о здоровье сотрудников.

• Интересные инженерные задачи и возможность участвовать в разработке интеллектуальных сервисов на основе ML и AI.

• Возможность влиять на архитектуру решений, выбор технологий и развитие продуктов.

• Корпоративное обучение, участие в профессиональных конференциях и обмен опытом с коллегами.

• Корпоративный спорт, собственный тренажёрный зал и мероприятия для сотрудников.

• Возможности профессионального и карьерного роста.

• Регулярный пересмотр заработной платы.

• Поддержку руководителя и команды на этапе адаптации.

• График работы 5/2, с 9:00 до 18:00.

• Конкурентную заработную плату, обсуждаемую индивидуально по результатам собеседования.

Присоединяйтесь к команде Элтекс!