Data Scientist LLM

Что предстоит делать:

• Проектировать, разрабатывать и внедрять в production сложные системы ИИ-агентов с использованием современных фреймворков (Flowise, LangChain/LangGraph, AutoGen и др.)
• Создавать и оптимизировать RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) для работы с корпоративными знаниями, минимизируя "галлюцинации" моделей.
• Разрабатывать механизмы планирования, памяти и координации для многоагентных систем.
• Интегрировать агентов с внешними API, базами данных и enterprise-системами.
• Участвовать во всем цикле разработки: от исследования и прототипирования до развертывания, мониторинга и поддержки.
• Делиться экспертизой, проводить код-ревью, участвовать в принятии ключевых архитектурных решений.

Нам важно, чтобы у вас было:

• 5+ лет коммерческой разработки на Python и понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых систем (микросервисы, Docker, Kubernetes).
• Опыт работы с LLM (OpenAI GPT, Claude, open-source модели Llama/Mistral и т.д.) в production-проектах, а не только в экспериментах.
• Практический опыт разработки ИИ-агентов или сложных цепочек (pipelines) с использованием LangChain, LlamaIndex или аналогичных фреймворков.
• Глубокое понимание и hands-on опыт с RAG: от чанкинга и эмбеддингов до векторных БД (Pinecone, Weaviate, pgvector) и оценки качества.
• Умение читать научные статьи и транслировать новые идеи (ReAct, ToT, RLHF) в рабочие прототипы
• Умение работать в команде, брать на себя ответственность за сложные задачи и наставничать коллег.

Будет значительным плюсом:

• Опыт тонкой настройки (fine-tuning) LLM.
• Знание принципов Reinforcement Learning (RL), особенно RLHF.
• Опыт работы с мультимодальными моделями.
• Сильный бэкграунд в Machine Learning/Data Science (классические модели, deep learning, трансформеры).
• Портфолио на GitHub (pet-проекты, контрибуции в open-source, связанные с ML/Agents).

• Полностью удаленный формат работы или гибрид на ваш выбор
• Расширенный полис ДМС с 1-го месяца работы
• Широкий выбор корпоративных льгот и привилегий
• Возможность повысить профессиональный уровень в Корпоративном Университете или внешними провайдерами