Senior Data Scientist (NLP)

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и тюнинг LLM под бизнес-задачи с использованием PyTorch, Lightning, Transformers.
• Создание агентских систем с применением LangChain/LangGraph (оркестрация, tool calling, state management).
• Оптимизация моделей для продакшена: инференс-ускорение (ONNX, Triton), эффективный тюнинг (LoRA, QLoRA).
• Полный цикл ML: от экспериментов до промышленного внедрения с использованием MLOps (ClearML), включая мониторинг дрифта и бизнес-метрик.
• Разработка микросервисов на Python (FastAPI) для интеграции моделей в продукты.

Ключевые технологии:

• Core ML: PyTorch • Hugging Face Transformers • PyTorch Lightning
• LLM Tools: LangChain • LangGraph/smolagents • Prompt-engineering
• Optimization: ONNX Runtime • Triton • LoRA/P-tuning
• MLOps: ClearML • Docker • CI/CD (GitLab CI/Jenkins)

Чего ожидаем от тебя:

• 3+ года промышленного опыта в NLP/ML, включая работу с LLM.
• Глубокое понимание архитектур трансформеров: механизмы внимания, токенизация, позиционные энкодинги.
• Опыт ускорения инференса: оптимизация через ONNX/Triton.
• Практика с оркестрацией LLM: цепочки промптов, агентские системы (LangChain/LangGraph).
• Навыки продакшен-кода: питоновские микросервисы, тестирование, CI/CD.
• Умение работать с MLOps-инструментами (ClearML/MLflow) для трекинга и деплоя.
• Понимание мониторинга моделей: data drift, бизнес-метрики (например, containment rate для чат-ботов).

• Опыт с PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) для адаптации LLM.
• Знание векторных БД (Qdrant, Pinecone) и гибридного поиска.

Что можем предложить:

• Заряженная, профессиональная команда.

• Амбициозные задачи и все ресурсы для их решения.

• Развитие и обучение: оплата внешних тренингов, семинаров и конференций, корпоративная библиотека.

• Стабильность и прозрачность: официальное оформление, пересмотры зарплаты по итогам performance review.

• Комфортные условия: гибкий график работы, удаленная работа, производительное железо и демократичные рабочие отношения.