Senior Data Scientist

ID 3424 — Senior Data Scientist

🌍 Локация: РФ/РБ
👫 Гражданство: РФ / дружественные страны
💼 Удаленно
🕔 Занятость: фулл тайм

🏢 Проект: Разработка AI-ассистентов и функциональных агентов в рамках PoC для проверки AI-гипотез. Проект включает NLP, работу с LLM, RAG, векторными базами, GPU/CPU-инфраструктурой, контейнеризацией и ML-инструментами.

💡 Требования:
● Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop.
● Глубокое понимание принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов.
● Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов.
● Понимание оценки качества ML-систем: offline/online-метрики, валидация, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных.
● Опыт хотя бы в одном направлении: классическое ML, временные ряды и прогнозирование, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, NLP/LLM/GenAI.
● Уверенное владение Python.
● Знание pandas или Polars, NumPy, scikit-learn.
● Опыт работы с CatBoost / LightGBM / XGBoost.
● Опыт работы с PyTorch или аналогичными инструментами.
● Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация.
● Опыт работы с Git и участия в code review.
● Уверенное владение SQL.
● Опыт построения evals для LLM-систем.
● Опыт оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
● Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
● Опыт работы с API языковых моделей.
● Опыт работы с Hugging Face и orchestration-фреймворками.
● Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
● Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
● Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
● Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
● Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
● Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
● Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
● Практические знания NLP.
● Опыт работы с векторными базами и embeddings для RAG.
● Опыт работы с KServe.
● Опыт работы с BERT-подобными моделями.
● Опыт квантизации LLM.

📋Задачи:
● Разработка AI-ассистентов и функциональных агентов.
● Участие в реализации и проверке PoC для AI-гипотез.
● Работа с NLP и LLM.
● Запуск моделей на GPU и CPU.
● Контейнеризация ML/AI-решений.
● Работа с Jenkins.
● Работа с векторными базами и embeddings для RAG.
● Реализация function calling.
● Работа с KServe.
● Работа с BERT-подобными моделями.
● Разработка и применение эвристик.
● Квантизация LLM.
● Построение evals для LLM-систем.
● Оценка качества ответов, контроль галлюцинаций и мониторинг поведения AI-систем.

📨 Отклик — через форму: https://forms.gle/qxF3H1eiV4E4T7p19 или напрямую рекрутеру: @Veroneko

❗️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 #Удаленно #вакансия