Data Scientist (Junior–Middle)
Оценка ИИСтабильная работа в государственном секторе с интересными задачами на стыке образования и ИИ. Отличная возможность для профессионального роста в области NLP и LLM.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция Junior-Middle требует базового опыта от 1 года и владения стандартным стеком (Python, SQL, ML). Основная сложность может заключаться в специфике NLP-задач для образовательной сферы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана. В Астане для специалистов уровня Junior-Middle в области Data Science рыночные предложения обычно варьируются от 400 000 до 800 000 тенге (в эквиваленте).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Scientist (Junior–Middle)
Национальный центр тестирования (НЦТ)
*📍* Астана, работа в офисе
Ищем специалиста для разработки решений на основе машинного обучения и NLP в сфере образования.
Обязанности:
Подготовка и анализ данных
Разработка и оценка ML- и NLP-моделей
Участие в создании решений для автоматической проверки ответов
Эксперименты с LLM и промптами
Требования:
Опыт в Data Science, ML или NLP от 1 года
Уверенный Python и знание SQL
Знание основ машинного обучения
Опыт с pandas, NumPy и scikit-learn
Знакомство с NLP и PyTorch
Опыт работы с Git
Будет плюсом:
Практика работы с LLM и методами дообучения
Опыт с FastAPI или LangChain
Контакты: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- NLP
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- PyTorch
- Git
- LLM
- FastAPI
- LangChain
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков обработки текстовых данных перед подачей в модель.
Какие методы предобработки текста вы считаете наиболее важными для задачи автоматической проверки ответов?
Оценка понимания метрик качества в специфическом контексте.
Какую метрику вы бы выбрали для оценки модели классификации ответов, если цена ложноположительного результата очень высока?
Проверка практического опыта с современными инструментами.
Расскажите о вашем опыте работы с LLM: какие подходы к промпт-инжинирингу вы использовали?
Оценка навыков работы с базами данных.
Напишите SQL-запрос для расчета среднего балла студентов по различным категориям тестов за последний месяц.
Проверка понимания архитектур нейросетей.
В чем преимущество использования архитектуры Transformer перед RNN в задачах NLP?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
