ID 3778 — Middle+ /Senior Data Scientist
Неизвестный работодатель
ID 3778 — Middle+/Senior Data Scientist
🌍 Локация: РФ
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм
🏢 Проект: Развитие внутренних продуктов ИТ компании.
💡 Требования:
- Глубокое понимание основ языка: работа с типами данных, функциями и классами, обработка исключений, применение итераторов и генераторов, использование context managers и модуля typing, знание внутренней структуры объектов и принципов управления памятью;
- Практический опыт в организации параллельной и конкурентной обработки задач: владение async/await и asyncio, работа с потоками и процессами, использование очередей и семафоров, реализация механизмов отмены задач, установки таймаутов и контроля нагрузки;
- Навыки создания отказоустойчивых сервисов: разработка на FastAPI, валидация данных через Pydantic, реализация механизмов аутентификации, применение методологии TDD, настройка систем логирования, аудита, сбора метрик и трассировки;
- Умение управлять системными ресурсами и процессами: работа с subprocess и multiprocessing, обработка сигналов, установка лимитов по CPU и RAM, контроль RSS и файловых дескрипторов, обработка зависших процессов и предотвращение ситуаций нехватки памяти (OOM);
- Подтверждённый опыт внедрения RAG‐решений в корпоративных системах;
- Владение принципами построения агентских систем: способность реализовать агентский цикл на чистом Python;
- Знание ключевых элементов архитектуры ИИ‐агента и их взаимодействия;
- Опыт развёртывания микросервисной архитектуры: навыки работы с Docker и Kubernetes;
- Практические навыки оптимизации инференса LLM: настройка модели и движка для повышения пропускной способности.
📌Дополнительные требования
- Опыт разработки ИИ‐агентов с применением LangChain и LangGraph;
- Практические навыки реализации консьюмеров для Apache Kafka;
- Опыт построения ETL‐процессов корпоративного уровня (enterprise ETL).
📋Задачи:
- Создание ИИ‐агентов с использованием LangChain и LangGraph;
- Проектирование и разработка внутреннего SDK для поддержки агентных решений;
- Формирование и подготовка оценочных датасетов (eval datasets) для тестирования и валидации агентов.
📨 Отклик — через форму: •••••••• или напрямую рекрутеру: ••••••••
❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.
❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями
❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.
#Data #Scientist #Удаленно #вакансия
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.