yandex
Мегафон
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
MiddleГибридПолная занятость

Data Scientist middle (NLP/ LLM)

Оценка ИИ

Мегафон — крупный и стабильный работодатель с доступом к большим данным. Вакансия предлагает работу с самым актуальным стеком (LLM, RAG, LangGraph), что отлично подходит для профессионального роста.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Роль требует глубоких знаний в области NLP и LLM, включая современные архитектуры и методы дообучения. Высокая планка обучена необходимостью работы с кастомными пайплайнами и сложными сценариями агентов.

Анализ зарплаты

Медиана300 000 ₽
Рынок220 000 ₽ – 380 000 ₽
Оценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Middle Data Scientist в Москве в телеком-секторе рыночный диапазон составляет 250,000–350,000 рублей. Мегафон обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рынку.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my strong interest in the Data Scientist (NLP/LLM) position at MegaFon. With a solid background in machine learning and extensive experience in building custom pipelines using PyTorch, I have successfully implemented several LLM-based projects. My expertise in Transformer architectures, RAG, and RLHF aligns perfectly with the requirements of your team.

I am particularly excited about the possibility of applying my skills in developing LLM agents and multi-step scenarios. Having worked with LangGraph and MLOps tools like Docker and MLflow, I am confident in my ability to not only develop high-quality models but also ensure their efficient deployment and monitoring. I look forward to the opportunity to contribute to MegaFon's innovative projects.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Мегафон уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Мегафона и создавайте передовые LLM-решения для миллионов пользователей!

Описание вакансии

⚠️Data Scientist middle (NLP/ LLM)

Мегафон

Гибрид, Москва

Требования:

✅Уверенные знания алгоритмов машинного обучения, статистики, принципов работы LLM и NLP моделей (Transformer, Attention, RLHF, RAG и др.)

✅Отличное владение PyTorch, опыт построения и отладки кастомных пайплайнов

✅Понимание метрик качества NLP и специфичных для LLM/RAG метрик

✅Наличие успешно реализованных проектов с применением LLM

✅Умение формулировать гипотезы, запускать эксперименты и делать выводы на основе данных

Плюсом будет:

✅Опыт разработки LLM-агентов: многошаговые сценарии, вызов инструментов, управление состоянием (желательно опыт с LangGraph)

✅Способность к творческому и критическому мышлению для решения сложных задач

✅Способность четко и эффективно общаться как с техническими, так и с непрофессиональными аудиториями

✅Понимание DevOps/MLOps практик (Docker, Triton, Kubernetes, MLflow)

Откликнуться 🔎

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • NLP
  • LLM
  • PyTorch
  • Transformer
  • RAG
  • RLHF
  • LangGraph
  • Docker
  • Kubernetes
  • MLflow
  • Triton
  • Statistics
  • Machine Learning

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания механизмов работы современных языковых моделей.

Расскажите подробно, как работает механизм Attention в архитектуре Transformer и в чем разница между Self-Attention и Cross-Attention?

Оценка практического опыта работы с RAG-системами.

Какие метрики вы используете для оценки качества RAG-системы (Retrieval и Generation части)? Как бороться с галлюцинациями?

Проверка навыков проектирования сложных систем на базе LLM.

Опишите ваш опыт создания LLM-агентов. Какие инструменты (например, LangGraph) вы использовали для управления состоянием и вызова внешних функций?

Оценка инженерных навыков и владения фреймворками.

С какими сложностями вы сталкивались при отладке кастомных пайплайнов в PyTorch и как их решали?

Проверка понимания процесса дообучения моделей.

В каких случаях вы бы предпочли использовать RLHF вместо обычного SFT (Supervised Fine-Tuning)? Опишите основные этапы процесса RLHF.

Похожие вакансии

Контур
Не указана

Data Scientist в RecSys

MiddleУдалённоРоссия
Machine Learning · Recommendation Systems · Collaborative Filtering · Content-Based Filtering · SASRec · Python · Data Analysis · A/B Testing
+8 навыков
Сбербанк
243 700 ₽ – 316 600 ₽

Middle Data Scientist

MiddleГибридРоссия
Python · NLP · LLM · BERT · PyTorch · NumPy · Pandas · Scikit-learn · FastAPI · Kafka · Redis · Kubernetes · Docker · SQL · Hadoop · Spark · Git
+17 навыков
AI FOR BI
600 000 ₽ – 800 000 ₽

Middle ML Engineer

MiddleВ офисеКазахстан
Python · Machine Learning · NLP · Transformers · FastAPI · REST API · WebSocket · LangChain · PostgreSQL · LLM
+10 навыков
Kaspi.kz
Не указана

Middle Data Analyst / Data Scientist

MiddleВ офисеКазахстан
SQL · Python · Data Analysis · Forecasting · Segmentation · Big Data
+6 навыков
Centicore
400 000 ₽ – 420 000 ₽

MLOps Engineer (ML pipelines / Kubernetes / Airflow)

SeniorУдалённоРоссия
Kubernetes · Airflow · Python · Docker · Helm · Jenkins · GitLab CI · MLflow · JupyterHub · Seldon · CUDA · Hadoop · Spark · Kafka · ELK · LLM · RAG
+17 навыков
Omega Solutions
2 000 ₽ – 2 700 ₽

Senior Data инженер

SeniorУдалённоРоссия
Java · Groovy · Hadoop · ETL · DWH · SQL · Docker · Apache NiFi · Airflow · SAP HANA · Apache Kafka · Apache Iceberg · Python · Go · Linux · Ansible · Zabbix · HDFS · Hive
+19 навыков
более 1000 офферов получено
4.9

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!

Мегафон
Страна
Россия