- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist (NLP/LLM)
Т1 Иннотех — крупный и стабильный игрок на рынке с современным стеком технологий (LLM, Cloud). Вакансия предлагает работу над амбициозными проектами цифровой трансформации, что отлично подходит для профессионального роста.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний в области NLP и LLM, а также навыков работы с инфраструктурными инструментами вроде Kubernetes. Высокая сложность обусловлена необходимостью интеграции сложных ML-решений в корпоративные системы мирового уровня.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, однако для специалистов уровня Senior/Lead Data Scientist с навыками LLM и Kubernetes на российском рынке медиана составляет около 350,000 - 450,000 рублей. Предложение будет сильно зависеть от фактического грейда кандидата.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Т1 Иннотех уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Т1 Иннотех и создавайте передовые NLP-решения на базе LLM!
Описание вакансии
Т1 Иннотех
Стек: Python, SQL, Machine Learning, NLP, LLM, Docker, Kubernetes, Cloud
Т1 Иннотех - помогаем ускорить цифровую трансформацию с помощью гибких и быстроадаптируемых решений мирового уровня: современных ИТ-продуктов, систем работы с большими данными и комплексных решений дл…
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- LLM
- SQL
- Kubernetes
- NLP
- Docker
- Cloud+
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины понимания современных архитектур, заявленных в стеке.
Расскажите о вашем опыте дообучения (fine-tuning) LLM: какие методы оптимизации параметров (например, LoRA/QLoRA) вы использовали?
Важно для оценки навыков работы с инфраструктурой, указанной в вакансии.
Как вы организуете процесс деплоя ML-моделей в Kubernetes и какие инструменты мониторинга используете?
Проверка навыков работы с данными, необходимыми для обучения моделей.
С какими наиболее сложными задачами при обработке естественного языка (NLP) вы сталкивались и как решали проблему нехватки размеченных данных?
Оценка способности писать эффективный код для работы с большими данными.
Как вы оптимизируете SQL-запросы и Python-код при обработке терабайтных массивов данных для обучения моделей?
Проверка понимания специфики облачных вычислений для ML.
В чем заключаются основные преимущества и сложности использования Cloud-решений для обучения тяжелых нейросетей по сравнению с on-premise инфраструктурой?
Похожие вакансии
Аналитик/MLE в команду эффективности
Data Scientist
Data Engineer / DataOps Engineer
Аналитик / MLE (Middle/Senior/Staff) в команду эффективности
Data Scientist Middle
Data инженер (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!