Senior Data Scientist (ML/LLM)
Описание
«АльфаСтрахование» - крупнейшая российская частная страховая компания и технологический лидер отрасли - усиливает команду машинного обучения и работы с данными. Мы ищем data scientist’а в команду, занимающуюся созданием и поддержкой решений, в том числе ИИ агентов с использованием машинного обучения, преимущественно LLM моделей и связанной инфрастуктуры. Если у вас хорошая математическая подготовка, вы любите анализировать большие объемы данных и хотите получить опыт участия в полном цикле разработки ML-решений, а также готовы внедрять эти решения и влиять на бизнес, то мы будем рады видеть вас в нашей команде. Обязанности: Разработка решений (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде) на основе больших языковых моделей (LLM). Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде). Сопровождение ML и LLM решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием). Оценка влияния на бизнес предложенных решений. Подготовка признаков для feature store (используем Feast). Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов. Требования: Понимание работы LLM моделей, их использования в связке RAG, MCP. Понимание работы базовых ML-алгоритмов. Знание метрик машинного обучения и их интерпретации. Уверенное владение Python Знание основных фреймворков для построения RAG: llamaindex, langchain и т.п. Общее представление об A/B-тестах. Навыки работы с Git Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production. Желательно: Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark. Опыт проведения A/B-экспериментов. Знакомство с MLFlow, dvc. Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI). Опыт работы с Docker. Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka. Желательно: Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark. Опыт проведения A/B-экспериментов. Знакомство с MLFlow, dvc. Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI). Опыт работы с Docker. Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka. Опыт работы в qlikview, superset Что мы предлагаем: Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом; Возможность внешнего обучения и прокачки твоих скиллов за счет Компании; Заботу о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, безлимитные бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом. В компании поддерживается и развивается культура ЗОЖ; Отличный социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от наших партнеров (туризм, фитнес и т.д.); Обеспечение техникой для работы; Гибридный график работы (Вторник, среда и четверг все собираемся в офисе)