Data Scientist (LLM/AI Agents)

Описание

Data Scientist (LLM / AI Agents)КомпанияBGStaffУсловияТребованияУченый по данным Senior LLM NLP Python Apache Airflow Apache Spark GitHub Можно удалённо Москва Санкт-Петербург Казань BGStaff IT Recruitment Agency – кадровое IT-агентство. С 2016 года наша команда помогает компаниям находить идеальных IT-специалистов для работы в России и за границей. Наша команда успешно работает как удаленный и сплоченный хаб талантов. Мы будем рады принять тебя в атмосферу нашей команды, где ценят системный подход, взаимоподдержку и результат. Мы уважаем амбициозных, вдумчивых, клиентоориентированных и нестандартно мыслящих специалистов. Наша миссия: Соединять лучшие IT-таланты с теми, кто создает технологии будущего, становясь надежным стратегическим партнером для наших клиентов. ** Требования:** • Опыт: от 4-х лет в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer (из них минимум 1 год плотной работы с NLP/LLM). • LLM & NLP: Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса. • Разработка: Уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода. • Big Data: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow). • Инфраструктура: Понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud). • Безопасность: Понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе.Будет преимуществом:** • Опыт разработки собственных MCP (Model Context Protocol) сервисов для расширения функционала агентов. • Участие в Kaggle, хакатонах или наличие pet-проектов в области Generative AI (ссылка на GitHub). • Опыт работы с отечественными LLM-платформами (например, GigaChat API) или локальными моделями (Llama, Qwen, Mistral). • Опыт построения сложных графов агентов (LangGraph, AutoGen).Обязанности кандидата:** • Разработка AI-агентов: Проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы. • Работа с LLM: Оптимизация и Fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями. • MLOps & Production: Вывод моделей в ПРОМ, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей. • Оценка качества: Разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов. • Интеграция: Разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу. Условия:Обсуждаемую ЗП по вашим навыкам и грейдуУдаленная работа, а также варианты с гибридным форматомОформление по ИП с нашей поддержкойНесколько проектов на выборКарьерный рост без постоянных поисков работыКак начать: Откликнитесь на вакансию Пройдите собеседование с рекрутером Попадите на бенч и получайте предложения по проектам