Аналитик данных AI/LLM
Описание
Привет! Меня зовут Ренат Гайсин, я развиваю новые продукты в «Дадате». Мы создаём дата-продукты для B2B-маркетинга и продаж и хотим собрать максимально полное представление о российских компаниях на основе открытых источников. Наша задача — превратить разрозненные тексты, сайты и документы в структурированные данные, которые приносят пользу нашим клиентам. Для этого я ищу аналитика, который возьмёт на себя весь цикл работы с неструктурированными данными: от сбора и обработки сырой информации до оценки качества и превращения результата в продукт. В этой роли предстоит многое выяснять и выстраивать с нуля. Поэтому ищу человека, которому комфортна высокая неопределённость, интересно разбираться в новом, умеет самостоятельно находить решения и брать ответственность за результат. DaData — облачный B2B-сервис, который приводит в порядок и обогащает данные: адреса, ФИО, телефоны и сведения о компаниях. Каждый день нашими сервисами пользуются тысячи компаний и миллионы их клиентов. Чем предстоит заниматься: Проектировать и настраивать пайплайны по сбору и обработке данных из новых источников; проектировать и настраивать LLM-агентов для поиска и сбора информации о компаниях из интернета; придумывать и создавать бенчмарки для оценки качества работы агента; обучать и использовать ML/NLP модели для классификации и сегментации. Мы ожидаем, что вы: Уверенно владеете Python и библиотеками для анализа данных — pandas, numpy; имеете прикладной опыт работы с LLM и понимаете, как они устроены; работали с большими объёмами текстовых и неструктурированных данных (у нас могут быть миллионы строк и терабайты текста); строили пайплайны по сбору и обработке данных; знакомы с классическими методами построения ML и NLP моделей и метриками качества их оценки; активно используете AI-инструменты в повседневной работе — Codex, Claude Code, Cursor. Дополнительным плюсом будет, если вы: Создавали бенчмарки и оценивали качество работы LLM и агентских систем; работали с веб-парсингом — Scrapy, Playwright, Requests, Beautiful Soup; настраивали локальные LLM или системы их оркестрации — vLLM, Ollama; работали с данными российских юридических лиц и ИП. Что мы предлагаем: Конкурентная заработная плата и ее пересмотр минимум раз в год; гибкое начало и окончание рабочего дня; тихий и просторный офис в центре Москвы в двух минутах пешком от м. Парк культуры; мощная техника для работы; ДМС с первого дня от АльфаСтрахования; внутреннее обучение и наставничество со стороны опытных коллег; курсы и конференции по специальности; не экономим на инструментах: оплачиваем сервисы, полезные для работы, включая зарубежные и облачные — ChatGPT, Claude, Figma, Copilot и другие; возможность развития в разных областях IT; маленькая команда и отсутствие бюрократии; единомышленники, с которыми интересно не только работать, но и дружить, общаться, заниматься спортом, путешествовать.