Data Scientist LLM Middle/Senior Hybrid

#vacancy #вакансия #Data_Sciense #DS #LLM #RAG #AI #удаленка #remote #Middle #Senior 💼IT-центр на базе МГТУ им. Н.Э. Баумана💼 Должность: Engineer/ Data Scientist LLM Грейд: Middle/ Senior Локация: РФ, Москва, Московская область Занятость: full-time Формат работы: гибрид/ удаленка для жителей Москвы и МО Оформление: ТК РФ З/п: обсуждается по результатам собеседования Бонус: Возможность дополнительного обучения по программам повышения квалификации. Контакт: @Tatiana654321 📌О нас: Мы разрабатываем и внедряем масштабные проекты с применением искусственного интеллекта для крупных федеральных заказчиков, реализуем проекты разработки для коммерческого сектора, а также наукоемкие проекты. 📗Задачи: ✔️ Проектировать и реализовывать LLM решения для прикладных сценариев: QA ассистенты, поиск по документам, аналитические помощники, классификация/извлечение сущностей и др. (основной фокус — NLP/LLM). ✔️ Строить RAG пайплайны: подготовка и чанкинг данных, индексация, retrieval (в т.ч. с фильтрами), rerank, генерация ответа, обработка “no answer”. ✔️ Адаптировать модели под домен: prompt engineering, SFT/LoRA (или другие подходы fine tuning), подбор датасета/разметки, анализ ошибок и итерации. ✔️ Разрабатывать и поддерживать агентные сценарии: function calling, tool-use, оркестрация шагов, контроль ограничений/политик, обработка исключений, оценка надежности. ✔️ Выстраивать оценку качества: офлайн метрики, тест наборы, протоколы human eval, интерпретация результатов и план улучшений. ✔️ Участвовать в выводе в прод: прототип → сервис → мониторинг качества/latency/cost, участие в разборе деградаций и регрессий. ✔️ Быстро разбираться в документации/репозиториях и предлагать решения на основе best practices и ограничений инфраструктуры. ✔️ Управление командой, обучение и курирование младших и новых сотрудников. 📕Ожидаем от тебя: ✔️ Высшее техническое образование в области ИТ и /или повышение квалификации в области Data Science. ✔️ Владение Python и основными ML-библиотеками (Pandas, Sklearn, Tensorflow, Keras, PyTorch, XGBoost или аналоги). ✔️ Понимание классического ML и базовых архитектур нейросетей; умение выбирать метрики и интерпретировать результаты. ✔️ Опыт работы с NLP-библиотеками: pymorphy2, NLTK, spaCy, regex. ✔️ Опыт работы с LLM, prompt-engineering, fine-tuning, RAG, MCP. ✔️ Опыт работы с Hugging Face Transformers. ✔️ Опыт работы с vLLM. ✔️ Опыт работы с векторными БД (Qdrant или аналогами). 🔥Отклики: @Tatiana654321 -- [< Подпишитесь на канал «Работа в ИТ» >] [Ссылка: https://t.me/workayte]