- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 300 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Annotator / Разметчик данных (с SQL)
Оценка ИИВысокая для данной роли заработная плата (до 300к гросс) и работа с современным стеком (LLM, Langfuse). Удаленный формат и работа над инновационным продуктом делают вакансию очень привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует специфического сочетания навыков: глубокого понимания работы LLM и уверенного владения SQL для правки аналитических запросов. Опыт от 3 лет делает вакансию недоступной для новичков.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 250 000 – 300 000 руб. гросс значительно выше среднего рынка для разметчиков данных, так как роль требует навыков SQL уровня Middle и понимания LLM-пайплайнов. Обычно зарплаты в этой категории без глубокого SQL варьируются в пределах 100-180 тысяч рублей.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия Data Annotator в вашей команде, так как я обладаю необходимым опытом разметки данных более 3 лет и уверенно владею SQL на уровне Middle. Мой опыт включает работу со сложными аналитическими запросами и выявление логических ошибок в ответах LLM, что напрямую коррелирует с вашими задачами по борьбе с «галлюцинациями» и некорректной суммаризацией.
Я имею опыт формирования датасетов для few-shot обучения и понимаю, как важно качество входных данных для итоговой точности модели. Работа с инструментами мониторинга, такими как Langfuse, и глубокий анализ пайплайнов обработки запросов являются моими сильными сторонами. Буду рад применить свои навыки для развития вашего аналитического помощника.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Smartbrainio уже сейчас
Если вы мастер SQL и готовы улучшать качество ответов умного чат-бота, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#вакансия #удаленно #SQL #LLM #разметка #разметчик #annotator
Data Annotator / Разметчик данных (с SQL) 🤖📊
Мы ищем опытного специалиста в команду развития чат-бота — умного помощника, который предоставляет аналитику и отчетность по ключевым показателям компании.
Что нужно будет делать:
• Разбирать сложные пользовательские запросы через админ-панель и Langfuse (анализ всего pipeline отработки запроса).
• Выявлять ошибки бота: «галлюцинации» в цифрах, некорректную суммаризацию, циклы в диалогах, ошибки фильтрации данных.
• Дорабатывать и исправлять существующие SQL-запросы, которые бот использует для выгрузки данных.
• Формировать наборы фьюшотов (few-shots) и тестовые датасеты для замера качества ответов.
• Давать фидбек по улучшению внутренней админ-панели.
Мы ждем от тебя:
• Опыт работы разметчиком данных / контента / диалогов — от 3 лет.
• SQL на уровне Junior+ / Middle-: ты не просто знаешь SELECT, а можешь разобраться в чужом запросе, поправить JOIN или условия фильтрации.
• Умение работать с инструментами мониторинга (опыт с Langfuse будет огромным плюсом).
• Структурное мышление: способность понять, почему бот выдал неверную аналитическую записку.
• Внимательность к деталям (цифры в отчетности не терпят ошибок).
Будет плюсом:
• Понимание принципов работы LLM и оценки их качества.
• Опыт работы с ML-продуктами или сложными чат-ботами.
Условия:
• Полная занятость, удаленная работа.
• Вилка: 250 - 300 тыс руб гросс (обсуждаемо)
• Возможность работать с передовым стеком технологий в области AI.
• Подробности по графику и этапам интервью расскажем на первом созвоне.
📩 Откликнуться в ТГ: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- LLM
- Langfuse
- Data Annotation
- Few-Shot Learning
- Analytical Skills
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков отладки SQL-запросов, которые генерирует бот.
Опишите ваш подход к оптимизации или исправлению чужого SQL-запроса, который выдает неверные агрегированные данные.
Оценка понимания специфики работы с языковыми моделями.
Как вы определяете «галлюцинацию» LLM в контексте числовой отчетности и какие методы используете для её минимизации?
Проверка опыта работы с инструментами мониторинга.
Работали ли вы с Langfuse или аналогами? Какие метрики в трейсах запросов для вас наиболее критичны при поиске ошибок?
Оценка навыков подготовки данных для обучения.
Как вы подбираете примеры для few-shot обучения, чтобы максимально эффективно скорректировать поведение модели?
Проверка внимательности и аналитического мышления.
Приведите пример сложного кейса из вашей практики, когда бот уходил в цикл или выдавал некорректную суммаризацию, и как вы это решили.
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Data инженер (Senior)
Data Engineer Python (Middle)
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
Middle+ ML разработчик
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 300 000 ₽