- Страна
- Кыргызстан
- Зарплата
- 3 000 $ – 4 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Scientist
Оценка ИИОтличное предложение для Senior-специалиста: высокая для региона зарплата в долларах, работа над передовыми технологиями (LLM, RAG) в крупной экосистеме и зрелые процессы. Единственный нюанс — необходимость работы в офисе в Бишкеке.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области LLM и RAG, а также опыта работы с MLOps-инструментами в продакшн-среде. Высокий уровень ответственности за архитектуру AI-платформы и требования к английскому языку делают позицию сложной, но интересной.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в $3000–$4000 является очень конкурентоспособной для рынка Кыргызстана и соответствует уровню Senior-специалиста в СНГ. Она находится в верхнем диапазоне рыночных ожиданий для локальных компаний.
Сопроводительное письмо
Меня крайне заинтересовала вакансия Senior Data Scientist в вашей экосистеме, так как мой опыт в разработке end-to-end ML-решений и внедрении RAG-систем полностью соответствует вашим задачам. Я обладаю глубокой экспертизой в работе с LLM, векторными базами данных и имею практический опыт вывода моделей в продакшн с использованием Docker и Kubernetes.
Особенно привлекает возможность участия в развитии корпоративной AI-платформы и работа в зрелой MLOps среде. Уверен, что мои навыки в области статистического анализа, менторства и опыт работы с большими данными (SQL, Spark) позволят мне внести значимый вклад в развитие финтех и телеком направлений вашей компании. Буду рад обсудить, как мой опыт поможет в реализации ваших амбициозных проектов.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в DevCats уже сейчас
Присоединяйтесь к созданию крупнейшей AI-платформы Кыргызстана — отправьте резюме Акмарал прямо сейчас!
Описание вакансии
#jobs #Бишкек
Формат: Офис, Бишкек (5/2)
**Должность: Senior Data Scientist
Место работы:** Ведущая цифровая экосистема Кыргызстана (телеком, финтех, e-commerce)
Заработная плата: $3 000 – $4 000 (netto, обсуждается по итогам интервью)
Обязанности:
• Проектирование и реализация end-to-end ML решений (от исследования до продакшна)
• Разработка и оптимизация RAG-систем и LLM-сервисов
• Анализ данных для выявления паттернов и инсайтов, влияющих на бизнес-решения
• A/B-тестирование и оценка качества моделей
• Fine-tuning и дообучение моделей
• Разработка систем оценки и мониторинга ML/LLM моделей
• Интеграция предиктивных и генеративных моделей в продакшн совместно с MLOps и архитекторами
• Участие в развитии корпоративной AI-платформы и стандартах CI/CD для ML
• Документирование гипотез, методологий и результатов, подготовка презентаций для бизнеса
• Взаимодействие с продуктами и владельцами данных для формализации задач
Требования:
• 3+ лет коммерческого опыта в Data Science / Machine Learning / AI
• Сильная база в статистике, вероятностях и линейной алгебре
• Глубокое понимание ML-алгоритмов, feature engineering и оценки моделей
• Уверенный Python и ML-библиотеки (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow)
• Опыт работы с большими данными (SQL, Spark, Airflow или аналоги)
• Практический опыт с LLM, RAG, векторными БД
• Понимание MLOps-практик, Docker, Kubernetes, ML-пайплайнов
• Опыт продакшен-развертывания моделей
• Навыки менторства и работы в кросс-функциональных командах
• Английский язык — Upper-Intermediate и выше
Будет преимуществом:
• Опыт в телекоме, финтехе или банковской сфере
• Работа с облачными ML-платформами (AWS, Azure, GCP)
• Опыт деплоя LLM в закрытом контуре (on-premise)
Условия:
• Работа в одной из крупнейших цифровых экосистем страны
• Участие в создании AI-платформы уровня группы компаний
• Сильная команда Data/AI и зрелые MLOps процессы
• Возможность влиять на архитектуру и технологический стек
• Конкурентная заработная плата
• Оформление по ТК
• Профессиональное обучение и участие в профильных конференциях
Контакты для связи:
Акмарал, IT Recruiter — DevCats
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- LLM
- RAG
- SQL
- Apache Spark
- Apache Airflow
- PyTorch
- TensorFlow
- Docker
- Kubernetes
- MLOps
- Scikit-learn
- Pandas
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными архитектурами LLM.
Расскажите о вашем опыте построения RAG-систем: какие векторные БД вы использовали и как решали проблему релевантности выдачи?
Оценка навыков интеграции моделей в реальную инфраструктуру.
Как вы организуете мониторинг качества моделей в продакшне, особенно для генеративных моделей?
Проверка понимания жизненного цикла разработки ML-продукта.
Опишите ваш подход к проектированию end-to-end ML решения: от сбора данных до CI/CD пайплайна.
Оценка математической базы и понимания алгоритмов.
В каких случаях вы предпочтете Fine-tuning модели вместо использования RAG, и какие метрики будете использовать для оценки результата?
Проверка навыков работы с большими данными.
Был ли у вас опыт оптимизации Spark-задач при подготовке признаков для обучения моделей на больших объемах данных?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Data инженер (Senior)
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
Data Engineer Middle+ / Senior
Data инженер Middle+ Senior
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!
- Страна
- Кыргызстан
- Зарплата
- 3 000 $ – 4 000 $