Дата-сайентист/Data Scientist

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ:

• Построения и валидация моделей (supervised, unsupervised, transfer learning),

включая NLP-модели (BERT, T5, LLaMA, GPT-архитектуры).

• Дообучение (fine-tuning, LoRA, PEFT) и настройка open-source моделей под

бизнес-задачи.

• Установка и конфигурирование локальных LLM/ML-решений (включая

оптимизацию inference на CPU/GPU, настройку окружений, квантизацию моделей).

• Разработка REST API/GraphQL сервисов на FastAPI/Flask для обвязки ML-

моделей и интеграции в корпоративные системы.

• Работа с SQL (PostgreSQL, MySQL) и noSQL (MongoDB, Redis)
• Проектирование, тестирование и оптимизация промтов (zero-shot, few-shot,

chain-of-thought, self-consistency, tool-augmented prompting).

• Адаптация LLM-промтов под различные бизнес-сценарии (маркетинг,

клиентский опыт, аналитика, документооборот).

• Автоматизации бизнес-процессов с помощью открытых ИИ-сервисов (OpenAI

API, Claude, Gemini, Midjourney, Suno и др.), включая построение пайплайнов и

интеграций через API.

• Написание высококачественной продуктовой документации и методических

материалов.
ТРЕБОВАНИЯ:

• Опыт работы на позиции Data Scientist от 3-5 лет.
• Опыт работы на проектах полного цикла разработки и внедрения in-house решений на базе ИИ.

• Уверенные знания Python и DS-стека: pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, Hugging Face Transformers и опыт работы с API.
• Уверенные знания методов обработки естественного языка (NLP), включая работу c генеративными моделями.
• Навыки написания структурированных и эффективных промтов для генеративных ИИ.
• Базовые знания командной строки (Linux) и опыт работы с LangChain, Auto-GPT или аналогичными инструментами.
• Понимание архитектуры и принципов работы больших языковых моделей (GPT, LLaMA, Claude, Gemini и др.), глубокого обучения CNN, RNN, GAN, BERT, T5 и т. п.
• Знание SQL и навыки работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, MySQL).
• Опыт автоматизации бизнес-процессов с использованием инструментов ИИ.
• Опыт написания высококачественной продуктовой документации и методических материалов.

Как преимущество:
• Опыт работы с Kubernetes для деплоя ML-сервисов.
• Знания в области Big Data (Apache Spark, Kafka, Hadoop) для масштабируемых
решений

• Опыт применения MLOps-инструментов: Docker, Docker-compose, Git, MLflow,Airflow, Optuna
• Опыт работы с аналитикой данных и бизнес-аналитикой для поддержки принятия управленческих решений и оптимизации бизнес-процессов.

Личные качества:
• Системное и аналитическое мышление с креативным подходом к решению
нестандартных задач. Проактивность и стремление к генерации инновационных идей и нестандартных подходов.

Образование:
• Высшее техническое образование (ИТ, прикладная математика, анализ данных,
data science или смежные области).
• Плюсом будет наличие специализированных курсов/сертификатов по NLP, ML или
работе с LLM
Знание языков:
• Английский язык: Upper-Intermediate (B2) и выше (чтение технической
документации, работа с англоязычными API и исследованиями).
• Русский язык: свободное владение (основной рабочий язык команды).

УСЛОВИЯ:

- Работа в крупной и динамичной компании

- Полностью "Белая" заработная плата

- Оформление согласно ТК РФ

- Отпуск 28 календарных дней

- Бесплатная парковка для сотрудников компании