Senior Data Scientist

Наша команда ищет Senior Data Scientist, который будет заниматься разработкой ключевых GenAI-инициатив в канале ВСП.

Вам предстоит с нуля выстраивать end-to-end пайплайны: от исследования и прототипирования до вывода в продакшен интеллектуальных агентов и ML-моделей. Вы будете отвечать за полный цикл создания ценности — от бизнес-гипотезы до работающего продукта.

Что предстоит делать:

• Проектировать и внедрять в продакшен мультиагентные системы (orchestrator–workers, ReAct, Plan-and-Execute).

• Строить продакшен-RAG (гибридный поиск, ANN/HNSW, query rewriting, GraphRAG).

• Разворачивать harness для агентов, настраивать guardrails, трейсинг траекторий и проводить A/B-тесты версий (промпт/модель/инструменты).

• Оптимизировать LLM-пайплайны (DSPy / MIPROv2, управление контекстом и памятью).

• Дообучать модели (SFT, LoRA/QLoRA) под ру-домены и внедрять function calling / MCP.

• Релевантный опыт работы от 5 лет

• Агенты: LangChain, LangGraph (обязательно); LlamaIndex, CrewAI (опционально).

• ML/NLP: трансформеры, attention, prompt engineering (CoT, few-shot), Fine-tuning.

• RAG и поиск: Qdrant, Elasticsearch или FAISS.

• Оценка: LLM-as-a-Judge, Inspect AI / RAGAS / DeepEval, матстатистика для A/B-тестов.

• Классический ML: CatBoost, XGBoost, скоринг, предотвращение утечек.

• MLOps: Python (продакшен-код, ООП), Docker, k8s, CI/CD, MLflow/WandB, мониторинг data drift.

• Инференс: vLLM, Triton, TensorRT/ONNX, квантизация, оптимизация latency и стоимости.

Ожидаемый стек и навыки:

• Агенты: LangChain, LangGraph
• ML/NLP: трансформеры, attention, prompt engineering (CoT, few-shot), Fine-tuning.
• RAG и поиск: Qdrant, Elasticsearch или FAISS.
• Оценка: LLM-as-a-Judge, Inspect AI / RAGAS / DeepEval, матстатистика для A/B-тестов.
• Классический ML: CatBoost, XGBoost, скоринг, предотвращение утечек.
• MLOps: Python, Docker, k8s, CI/CD, MLflow/WandB, мониторинг data drift.
• Инференс: vLLM, Triton, TensorRT/ONNX, квантизация, оптимизация latency и стоимости.

Аптечная сеть «ТАБЛЕТКА.РУ» — динамично развивающаяся компания, работающая на рынке с 2018 года. Мы входим в ТОП-25 аптечных брендов России по версии РБК, DSM Group и Vademecum.
Мы находимся в поисках Data Scientist / ML Engineer, который поможет нам строить умные модели для прогнозирования спроса, расчёта LTV, Churn Prediction, персонализации коммуникаций и клиентского опыта и прочих ML/AI задач.

Что вы будете делать:

• Разрабатывать и внедрять ML-модели.

• Работать с большими данными: формировать пайплайны, ETL, фичи, обучающие выборки.

• Тестировать гипотезы, запускать A/B-эксперименты.

• Внедрять модели в продакшен (в связке с разработчиками и BI).

• Работать в связке с CDO, BI и аналитиками.

Стек:

• Хранилища: ClickHouse, Hadoop, SQL.

• Инфраструктура: Git, Airflow, Jupyter, MLflow, Docker.

Что для нас важно:

• Опыт работы от 2–3 лет в роли Data Scientist или ML Engineer.

• Понимание основ статистики, теории вероятностей, математической логики.

• Навыки построения production-ready моделей: от гипотезы до внедрения.

• Способность говорить на языке бизнеса: объяснять метрики, обосновывать выбор моделей и оценивать экономический эффект.

Будет плюсом:

• Опыт в ритейле / e-commerce / аптечном сегменте.

• Опыт работы с большими объёмами данных (миллионы транзакций, сотни магазинов).

• Знание BI-инструментов или опыт взаимодействия с продуктовой аналитикой.

Что предлагаем

• Работа в data-driven-компании: прямое влияние на решения.

• Живые данные: миллионы клиентов, транзакций, тысячи SKU.

• Гибкий график/гибрид, оформление по ТК РФ, уютный офис.

• Адекватное руководство, короткий цикл от идеи до внедрения.