- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist (Middle)
Оценка ИИИнтересные задачи на острие технологий (LLM, агенты) в крупном технологическом подразделении ритейла с понятным стеком.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения современным стеком NLP и LLM, а также навыков продуктивизации моделей (vLLM, Triton), что выше среднего уровня обычного DS.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Middle Data Scientist в Москве в сфере E-commerce обычно находится в диапазоне 250-350 тысяч рублей. Предложение Ecom.tech, вероятно, соответствует рыночному уровню для специалистов с опытом работы с LLM.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Ecom.tech уже сейчас
Откликайтесь на вакансию в Ecom.tech, чтобы внедрять передовые NLP и LLM решения в ритейл будущего!
Описание вакансии
🖥 Data Scientist (Middle)
Офис (Москва)Ecom.tech — делаем ИТ для ритейла реального времени.
Требования:
– Опыт работы в ML на позиции Middle от 2 лет;
– Хорошие знания Deep Learning (Pytorch, актуальные архитектуры);
– Опыт работы с NLP моделями (задачи векторного поиска, классификации, NER, QA и тд);
– Опыт работы с LLM и построения Агентов (RAG, tool calling);
– Опыт продуктивизации NLP моделей и LLM с использованием спец фреймворков (sglang, vllm, triton);
– Опыт разработки на Python, опыт разработки сервисов.
🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- PyTorch
- Deep Learning
- NLP
- LLM
- RAG
- Python
- vLLM
- Triton Inference Server
- NER
- Vector Search
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с LLM в продакшене.
Расскажите о вашем опыте построения RAG-систем: какие векторные базы данных вы использовали и как решали проблему галлюцинаций?
Оценка навыков оптимизации и деплоя тяжелых моделей.
В каких случаях вы бы предпочли vLLM вместо стандартного PyTorch-сервера для деплоя LLM?
Проверка знаний в области классического NLP.
Как бы вы подошли к задаче NER в условиях ограниченного набора размеченных данных для специфического домена ритейла?
Оценка инженерных навыков.
Опишите архитектуру сервиса на Python, который должен обрабатывать тысячи NLP-запросов в секунду.
Проверка понимания современных архитектур.
В чем заключаются основные преимущества и сложности использования Tool Calling при создании автономных агентов?
Похожие вакансии
Data инженер (Middle)
Middle+ Data Engineer
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
Data Engineer Middle
Data Scientist (Модели оценки качества), Диалоговый ИИ и ML сервисы
Специалист по науке о данных прогнозирования
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!