Data Scientist (LLM / AI Agents)

Навыки: LLM, NLP, Python, Apache Airflow, Apache Spark, GitHub. Квалификация: Senior. Специализации: Ученый по данным.

BGStaff IT Recruitment Agency - кадровое IT-агентство. С 2016 года наша команда помогает компаниям находить идеальных IT-специалистов для работы в России и за границей.

Наша команда успешно работает как удаленный и сплоченный хаб талантов. Мы будем рады принять тебя в атмосферу нашей команды, где ценят системный подход, взаимоподдержку и результат. Мы уважаем амбициозных, вдумчивых, клиентоориентированных и нестандартно мыслящих специалистов.

Наша миссия: Соединять лучшие IT-таланты с теми, кто создает технологии будущего, становясь надежным стратегическим партнером для наших клиентов.

Требования:

• Опыт: от 4-х лет в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer (из них минимум 1 год плотной работы с NLP/LLM).
• LLM & NLP: Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса.
• Разработка: Уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода.
• Big Data: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow).
• Инфраструктура: Понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud).
• Безопасность: Понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе.

Будет преимуществом:

• Опыт разработки собственных MCP (Model Context Protocol) сервисов для расширения функционала агентов.
• Участие в Kaggle, хакатонах или наличие pet-проектов в области Generative AI (ссылка на GitHub).
• Опыт работы с отечественными LLM-платформами (например, GigaChat API) или локальными моделями (Llama, Qwen, Mistral).
• Опыт построения сложных графов агентов (LangGraph, AutoGen).

Обязанности кандидата:

• Разработка AI-агентов: Проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы.
• Работа с LLM: Оптимизация и Fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями.
• MLOps & Production: Вывод моделей в ПРОМ, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей.
• Оценка качества: Разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов.
• Интеграция: Разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу.

Условия:

• Обсуждаемую ЗП по вашим навыкам и грейду
• Удаленная работа, а также варианты с гибридным форматом
• Оформление по ИП с нашей поддержкой
• Несколько проектов на выбор
• Карьерный рост без постоянных поисков работы

Как начать:

Откликнитесь на вакансию

Пройдите собеседование с рекрутером

Попадите на бенч и получайте предложения по проектам