- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist в области языковых моделей (Middle)
Оценка ИИПозиция в стабильной российской ИТ-компании с четкой специализацией. Работа с актуальным стеком технологий (LLM) и возможность влиять на развитие сложных систем делают вакансию привлекательной для Middle-специалиста.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области NLP и современных архитектур языковых моделей. Сложность обусловлена необходимостью адаптации LLM под специфические задачи OSS/BSS систем и работы в российском технологическом стеке.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Middle Data Scientist в Москве рыночный диапазон составляет от 200 000 до 350 000 рублей. ИНИТИ, как разработчик специализированного ПО, обычно предлагает конкурентные условия в рамках рыночных медиан.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ИНИТИ уже сейчас
Присоединяйтесь к команде ИНИТИ и создавайте передовые LLM-решения для OSS/BSS систем!
Описание вакансии
Data Scientist в области языковых моделей (Middle)
Компания: ИНИТИ
*Компания ИНИТИ - российский разработчик программного обеспечения
Основные направления деятельности ООО "ИНИТИ": разработка программного обеспечения в сфере OSS/BSS; модификация и настройка готового п...*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- NLP
- LLM
- Hugging Face
- Transformers
- Machine Learning
- Deep Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет понимание фундаментальных механизмов современных языковых моделей.
Расскажите о механизме Self-Attention: как он работает и какие проблемы решает в контексте обработки последовательностей?
Важно понять, как кандидат подходит к адаптации моделей под конкретные бизнес-задачи компании.
Какие методы дообучения (fine-tuning) LLM вы бы использовали при ограниченных вычислительных ресурсах? (например, LoRA, QLoRA)
Проверка практического опыта работы с данными для обучения.
Как вы подходите к этапу подготовки и очистки данных для обучения языковой модели на специфическом домене (например, телеком или ИТ)?
Оценка навыков оптимизации моделей для реального использования.
Какие техники квантования и дистилляции моделей вы применяли на практике для ускорения инференса?
Проверка умения оценивать качество работы моделей.
Какие метрики, помимо стандартной перплексии, вы считаете наиболее релевантными для оценки качества генеративных моделей в бизнес-задачах?
Похожие вакансии
Middle+ Data Engineer
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
Data инженер (Middle)
Data Engineer Middle
Data Scientist (Модели оценки качества), Диалоговый ИИ и ML сервисы
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер (ИИ-ассистент)
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!