- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist LLM/NLP
Оценка ИИКомпания с отличной репутацией и аккредитацией, работа с передовым стеком технологий (LLM, RAG). Удаленный формат работы и глобальный охват делают вакансию очень привлекательной для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в современных архитектурах LLM и RAG, а также уверенного владения математической статистикой. Высокий порог входа обусловлен необходимостью проектирования сложных агентов и работы на стыке науки о данных и инженерии.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиций Middle/Senior Data Scientist в области LLM на российском и международном рынке медиана составляет около 350,000 - 450,000 рублей. Специалисты с навыками разработки агентов сейчас крайне востребованы, что позволяет претендовать на верхнюю границу рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в WaveAccess уже сейчас
Присоединяйтесь к команде WaveAccess и создавайте передовые LLM-решения, которые меняют индустрию!
Описание вакансии
Data Scientist LLM/NLP
Грейд: Middle/Senior
Стек: Python, LLM, RAG, LLM-агенты, NLP, Machine Learning, Statistics, Neural Networks
WaveAccess — аккредитованная ИТ-компания с 25-летним опытом. Наша команда состоит из специалистов, объединенных одной целью: создавать технологии, которые меняют мир.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- LLM
- Statistics
- RAG
- NLP
- Neural Networks
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с RAG-системами и понимания их ограничений.
Какие основные проблемы вы встречали при реализации RAG и как вы боролись с галлюцинациями модели?
Оценка навыков проектирования автономных систем на базе языковых моделей.
Расскажите о вашем опыте разработки LLM-агентов: какие фреймворки использовали и как настраивали логику принятия решений?
Проверка фундаментальных знаний в области NLP.
В чем разница между различными методами эмбеддингов и как выбрать подходящий для конкретной доменной области?
Оценка навыков оптимизации и дообучения моделей.
В каких случаях вы бы предпочли Fine-tuning модели вместо использования RAG, и какие техники (например, LoRA) вы применяли?
Проверка математической базы.
