- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Science (LLM/NLP)
Т1 — крупный и стабильный игрок на ИТ-рынке с интересными задачами в области GenAI. Вакансия предлагает работу с самым современным стеком технологий, хотя привязка к офису в Рязани может быть ограничением для кандидатов из других регионов.
Сложность вакансии
Роль требует глубокой экспертизы в области LLM, NLP и RAG, а также навыков оптимизации инференса и работы с инфраструктурой (Docker, K8s). Высокая сложность обусловлена необходимостью сочетать теоретические знания математики с практическим опытом дообучения моделей.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана. Для позиции уровня Senior Data Scientist в области LLM/NLP на российском рынке (даже с учетом регионального офиса) вилка обычно составляет от 250 000 до 450 000 рублей после вычета налогов, учитывая дефицит специалистов данного профиля.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в t1 уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Т1 и создавайте передовые LLM-решения в Рязани!
Описание вакансии
Data Science (LLM/NLP)
Рязань
Компания: Т1
*🔹*Чем предстоит заниматься:
-Интеграция LLM в продукты и сервисы (API, backend, пайплайны обработки данных);
-Оценка качества ответов моделей (автоматические метрики, human eval);
-Обеспечение безопасности, фильтрации и соответствия этическим требованиям (guardrails);
-Построение RAG-систем: индексация данных, работа с векторными БД, оптимизация качества поиска и генерации;
-Взаимодействие с продуктовой и ML-командой, участие в архитектурных решениях;
-Оптимизация производительности и стоимости инференса (квантизация, batching, caching);
-Работа с мультимодальными моделями (текст, изображения, документы — при необходимости);
-Проектирование, обучение и дообучение LLM (fine-tuning, instruction tuning).
*🔹*Здорово, если у тебя есть:
-Высшее образование (IT, техническое, математическое);
-Уверенное владение Python, SQL;
-Хорошие знания в области теории вероятностей, математической статистики, алгоритмов машинного обучения ML;
-Знания в области NLP алгоритмов;
-Понимание деталей работы LLM и того, как происходит их дообучение и инференс;
-Опыт деплоя ML/LLM решений (Docker, Kubernetes, cloud);
-Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами;
-Опыт реализации агентских сценариев;
-Опыт работы с векторными базами данных: оптимизация индексов, запросов;
-Опыт с фреймворками: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face;
-Знание методов оценки LLM (BLEU, ROUGE, MMLU, custom evals);
-Опыт оптимизации инференса (vLLM, TensorRT, ONNX);
-Опыт работы с мультимодальными моделями;
-Уверенное владение Python.
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- SQL
- NLP
- LLM
- RAG
- Docker
- Kubernetes
- LangChain
- LlamaIndex
- Hugging Face
- PyTorch
- ONNX
- TensorRT
- vLLM
- Machine Learning
- Statistics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с эффективным дообучением моделей.
Расскажите о вашем опыте использования PEFT-методов, таких как LoRA. В каких случаях вы бы предпочли их полному дообучению (full fine-tuning)?
RAG является ключевой частью вакансии, важно понять навыки оптимизации поиска.
Как вы подходите к оптимизации качества поиска в RAG-системах? Какие стратегии чанкинга и индексации в векторных БД вы использовали?
Важно для понимания навыков работы с производительностью в продакшене.
Какие методы оптимизации инференса LLM вы применяли на практике (квантизация, vLLM, TensorRT)? Какого выигрыша в задержке (latency) удалось достичь?
Проверка навыков валидации результатов работы генеративных моделей.
Как вы выстраиваете систему оценки (evaluation) для LLM-агентов, когда стандартных метрик типа ROUGE недостаточно?
Проверка понимания безопасности и контроля вывода моделей.
Какие подходы вы используете для реализации guardrails, чтобы предотвратить генерацию нежелательного или неэтичного контента?
Похожие вакансии
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior
Senior Data Scientist
Senior MLOps инженер
Team Lead Data Science / ML
Data инженер Middle
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!