- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Annotator / Разметчик данных с SQL
Оценка ИИИнтересная позиция на стыке Data Science и аналитики в современной области LLM. Полная удаленка и работа с актуальным стеком (Langfuse, SQL) делают вакансию привлекательной, хотя отсутствие вилки зарплаты снижает прозрачность.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует специфического сочетания навыков: глубокого опыта в разметке данных (от 3 лет) и уверенного владения SQL на уровне Middle-. Основная сложность заключается в необходимости анализировать сложные пайплайны работы LLM.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для данной позиции не указана, однако рыночные оценки для специалистов по разметке с навыками SQL уровня Middle- в России варьируются от 80 000 до 130 000 рублей. Наличие требований к опыту от 3 лет может поднять планку выше среднего по рынку для обычных асессоров.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия Data Annotator в вашей команде, так как я обладаю необходимым опытом разметки данных более 3 лет и уверенными навыками работы с SQL. Я имею опыт анализа сложных пользовательских запросов и выявления ошибок в работе алгоритмов, что позволяет мне эффективно находить причины «галлюцинаций» и логических циклов в ответах LLM.
Особенно меня привлекает возможность работы с инструментами мониторинга, такими как Langfuse, и участие в доработке SQL-запросов для повышения точности аналитики. Мой структурный подход к анализу данных и внимание к деталям помогут вашей команде значительно улучшить качество ответов умного помощника и точность предоставляемой отчетности.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Smartbrainio уже сейчас
Если вы готовы улучшать качество аналитических чат-ботов и отлично владеете SQL, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
🚀 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.
Задачи:
- 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.
Требования:
- 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.
- Подробности по графику и этапам интервью расскажем на первом созвоне.
📎 Как откликнуться?
- Рекрутер: Откликнуться
#data_analyst #middle #удаленка
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Langfuse
- Data Annotation
- LLM
- Few-Shot Prompting
- Data Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практических навыков работы с базами данных, необходимых для исправления запросов бота.
Опишите ваш опыт работы с SQL: с какими типами JOIN вы работали чаще всего и как оптимизировали сложные запросы?
Важно понять, как кандидат подходит к поиску причин некорректных ответов модели.
Как бы вы подошли к анализу ситуации, если чат-бот выдает неверную сумму в аналитическом отчете? Какие этапы проверки в Langfuse вы бы предприняли?
Проверка понимания специфики работы с языковыми моделями.
Что такое «галлюцинации» LLM и какие методы, помимо few-shot prompting, вы знаете для их минимизации?
Оценка навыков создания качественных обучающих данных.
Как вы формируете тестовые датасеты для оценки качества ответов? Какие критерии вы считаете наиболее важными?
Проверка внимательности и аналитического мышления.
Приведите пример самого сложного случая разметки из вашей практики, где ошибка была неочевидной. Как вы её обнаружили?
Похожие вакансии
Data Engineer Python (Middle)
Middle+ ML разработчик
Middle+ ML Developer
ML-инженер (Machine Learning Engineer)
Data Scientist в RecSys
Middle CV Research Engineer
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