- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Science (LLM/NLP)
Оценка ИИТ1 — стабильный лидер рынка с масштабными проектами в области ИИ. Вакансия предлагает работу с самым современным стеком (LLM, RAG), что отлично подходит для профессионального роста, однако гибридный формат в Рязани может быть ограничением для кандидатов из других регионов.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний в актуальных технологиях LLM (RAG, PEFT, квантизация) и опыта работы от 3 лет, что соответствует уровню Middle+. Сложность заключается в необходимости совмещать навыки разработки (API, backend) с глубокой экспертизой в NLP.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Middle Data Scientist в области NLP/LLM на российском рынке вилка обычно составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Т1 как крупный игрок обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие рыночным медианам.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в t1 уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Т1 и создавайте передовые ИИ-решения для крупнейших компаний рынка!
Описание вакансии
Т1
Data Science (LLM/NLP)
Опыт работы: от 3 до 6 лет
Формат работы: Рязань, гибрид
Т1 — один из лидеров российского ИТ-рынка, партнёр ключевых производителей и разработчиков в сфере ИТ. Направление Искусственного интеллекта: большие данные, платформы хранения информации, аналитические и рекомендательные системы для крупного бизнеса.
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Интеграция LLM в продукты и сервисы (API, backend, пайплайны обработки данных)
-Оценка качества ответов моделей (автоматические метрики, human eval)
-Построение RAG-систем: индексация данных, работа с векторными БД
-Оптимизация производительности и стоимости инференса (квантизация, batching, caching)
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Уверенное владение Python, SQL
-Знания в области NLP алгоритмов
-Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами
-Опыт с фреймворками: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- Fine-tuning
- SQL
- LoRA
- RAG
- Prompt Engineering
- NLP
- LangChain
- Vector Databases
- Hugging Face
- LlamaIndex
- PEFT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с RAG-системами, которые указаны в задачах.
Расскажите, как вы подходите к выбору стратегии индексации и поиска в векторных БД для RAG-систем?
Важно понимать, как кандидат оптимизирует ресурсы при работе с тяжелыми моделями.
Какие методы оптимизации инференса LLM вы использовали на практике (квантизация, прунинг и т.д.)?
Оценка качества — одна из ключевых задач в описании вакансии.
Как вы выстраиваете процесс Human Evaluation для оценки ответов LLM и какие автоматические метрики считаете наиболее репрезентативными?
Проверка навыков дообучения моделей.
В каких случаях вы бы предпочли использование LoRA/PEFT вместо полного fine-tuning модели?
Проверка владения инструментарием.
С какими ограничениями LangChain вы сталкивались в продакшн-решениях и как их обходили?
Похожие вакансии
Data engineer
Data Scientist Middle +
Data инженер (Middle+)
Data Scientist Middle
ML-инженер
Data Engineer 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!