- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Scientist (Computer Vision / GenAI)
Оценка ИИИнтересный проект в крупном ритейлере (Лемана ПРО) с использованием передовых технологий (GenAI, CV, Multi-agent системы). Удаленный формат работы и высокий уровень ответственности делают вакансию привлекательной для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями уровня Senior, необходимостью глубоких знаний как в классическом ML, так и в GenAI/LLM, а также опытом работы с высоконагруженными системами и GPU-инфраструктурой.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Scientist в РФ/РБ рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей после налогов. Учитывая широкий стек (GenAI + MLOps + CV), компенсация должна стремиться к верхней границе рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Лемана Про уже сейчас
Отправьте свое резюме с указанием возраста и локации, чтобы присоединиться к разработке инновационных AI-решений для Лемана ПРО!
Описание вакансии
ID 3425
Data Scientist
Senior
РФ/РБ
Загрузка специалиста Full-time
• Количество позиций: 1
• Гражданство: РФ / дружественные страны
• Формат работы: удалённо
*❗️Обязательные данные по кандидату при подаче: ❗️*
● Дата рождения
● Оценить требования ДА/НЕТ, в соответствии с наличием опыта.
● ВСЕ ТРЕБОВАНИЯ ИЗ ЗАПРОСА ОТРАЖЕНЫ В ПРОЕКТАХ РЕЗЮМЕ
Описание проекта:
Разработка AI/Computer Vision моделей для генерации изображений, проектов, визуальных представлений и готовых решений на основе товаров Лемана ПРО в рамках PoC AI-идей.
Задачи на проекте:
● Разработка CV/ML-моделей для генерации изображений и проектов.
● Создание готовых решений на основе ассортимента товаров Лемана ПРО.
● Участие в реализации и проверке PoC для AI-гипотез.
● Подготовка и обработка данных для обучения моделей.
● Обучение, валидация и оценка качества моделей.
● Оптимизация моделей и inference.
● Мониторинг качества ML-систем и данных.
● Подготовка разработанных решений к эксплуатации.
Требования:
● Понимание принципов проектирования CV-моделей.
● Понимание управления состоянием, выбора инструментов, контроля уровня автономности и human-in-the-loop.
● Глубокое понимание принципов ML: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов.
● Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов.
● Понимание подходов к оценке качества ML-систем: offline/online-метрики, валидация, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных.
● Опыт хотя бы в одном направлении: классическое ML, временные ряды и прогнозирование, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, NLP/LLM/GenAI.
● Уверенное владение Python.
● Опыт работы с pandas или Polars, NumPy, scikit-learn.
● Опыт работы с CatBoost / LightGBM / XGBoost.
● Опыт работы с PyTorch или аналогичными инструментами.
● Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация.
● Опыт работы с Git и участия в code review.
● Уверенное владение SQL.
● Опыт построения evals для LLM-систем.
● Опыт оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
● Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
● Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
● Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
● Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
● Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
● Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
● Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
● Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
● Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными
*❗️**❗️**❗️Писать {{apply_contact}}⚡️**⚡️**⚡️**⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔 вакансии❗️ Без этой информации отклики не рассматриваются ❗️**❗️*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- NumPy
- Pandas
- PyTorch
- LLM
- SQL
- Kubernetes
- Prometheus
- Grafana
- Computer Vision
- LoRA
- NLP
- Redis
- Scikit-learn
- Airflow
- Kafka
- Generative AI
- XGBoost
- MLflow
- LightGBM
- CatBoost
- PEFT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта оптимизации моделей для реальных бизнес-задач.
Расскажите о вашем опыте оптимизации inference для CV или LLM моделей: какие инструменты использовали и каких показателей latency удалось достичь?
Важно понять, как кандидат обеспечивает надежность ответов в генеративных системах.
Как вы выстраиваете систему оценки (evals) для LLM, чтобы минимизировать галлюцинации и контролировать качество ответов в production?
Вакансия предполагает работу с ассортиментом ритейлера.
Какие подходы к генерации изображений на основе конкретного каталога товаров вы считаете наиболее эффективными для сохранения визуальной точности объектов?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
Опишите ваш опыт проектирования multi-agent систем или agentic workflows: с какими основными трудностями вы сталкивались при управлении состоянием?
Оценка навыков работы с данными и предотвращения типичных ошибок ML.
Как вы боретесь с проблемой data leakage при работе с временными рядами или рекомендательными системами в e-commerce?
Похожие вакансии
Senior AI Researcher (Retail / Agents)
Data Scientist (Senior)
ML Engineer (Senior)
Старший специалист по Data Science
ML-инженер
Data Scientist
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!