Дата-сайентист

ОБЯЗАННОСТИ
Разработка и внедрение агентных систем на базе LLM для выполнения сложных пользовательских и бизнес-задач. Проектирование агентных и мультиагентных workflows: tool calling, state management, memory, planning, routing и human-in-the-loop. Разработка и развитие RAG-систем: индексация данных, retrieval, reranking и формирование контекста. Интеграция агентов с внутренними сервисами, API, базами данных и внешними платформами. Создание внутренних бенчмарков и eval-пайплайнов для агентных и RAG-систем. Тестирование моделей и систем, анализ качества, latency и стоимости их работы. Дообучение open-source моделей, а также retriever- и reranker-компонентов. Совместная работа с командами разработки, аналитики и продукта. Исследование новых подходов в области LLM-агентов и внедрение успешных решений в production.

ТРЕБОВАНИЯ
Опыт работы от 2 лет в NLP/ML/LLM-разработке. Практический опыт создания и внедрения агентных систем. Понимание архитектуры LLM-агентов: tool calling, state management, memory, planning, routing и error handling. Опыт работы с LangGraph, LangChain, ADK или аналогичными фреймворками. Опыт разработки RAG-систем. Понимание подходов и этапов retrieval: hybrid search, filtering и reranking. Опыт fine-tuning моделей с использованием PyTorch и Transformers. Уверенное владение Python и опыт разработки backend-сервисов для ML. Понимание принципов ML System Design.

Будет плюсом
Опыт построения мультиагентных систем. Опыт работы с Langfuse, OpenTelemetry или аналогичными инструментами для tracing и observability LLM-приложений. Опыт построения eval-систем для LLM-агентов и RAG: offline/online evaluation, автоматические метрики, LLM-as-a-judge и анализ качества выполнения задач. Понимание вопросов безопасности LLM-систем: prompt injection, access control и безопасный tool calling. Опыт работы с Docker, Kubernetes и облачной инфраструктурой. Опыт развёртывания моделей для inference с использованием FastAPI, KServe, NVIDIA Triton, vLLM или SGLang. Опыт оптимизации систем по latency, throughput и стоимости. Понимание blockchain/Web3, EVM и принципов работы смарт-контрактов.

УСЛОВИЯ
Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ. Конкурентный уровень дохода: оклад и годовой бонус. ДМС со стоматологией и возможностью подключения детей и родственников к программе. Прозрачная система мотивации, позволяющая влиять на уровень дохода. Работа в команде профессионалов. 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. Ещё у нас 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. Корпоративная жизнь: спортивные комьюнити и клубы по интересам — настольные и интеллектуальные игры.