- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Scientist (NLP / LLM)
Оценка ИИСильная вакансия для опытных специалистов с актуальным стеком (LLM, RAG, vLLM). Гибкий формат работы и четкие требования к экспертизе делают предложение привлекательным для Senior-уровня.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы в NLP и LLM, включая опыт с RAG, RLHF и оптимизацией инференса (vLLM). Высокая планка по инженерным навыкам (Python, Docker, K8s) и умение работать с медицинскими данными делают позицию сложной, но интересной.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная роль Senior Data Scientist в области NLP/LLM на российском рынке сейчас оценивается очень высоко из-за дефицита кадров. Предлагаемый стек технологий соответствует верхнему ценовому сегменту рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы внедрять передовые LLM-решения и работать с RAG-системами, отправляйте свое резюме Сергею прямо сейчас!
Описание вакансии
Senior Data Scientist (NLP / LLM)
#SeniorDataScientist #DataScientist #Senior #РФ #Офис #Гибрид #Удаленно
Требования:
3+ года опыта в NLP / ML. Уверенный Python (типизация, тесты, production code). PyTorch + HuggingFace, опыт fine-tuning трансформеров. Знание Accelerate / DeepSpeed или аналогов. Data & Experimentation: Построение data pipelines и воспроизводимых экспериментов. Опыт с MLflow / ClearML. Корректная постановка экспериментов и сравнений. LLM Expertise: Понимание RAG, retrieval, tool-calling, агентов. Работа с hallucinations и деградациями качества. Навыки оценки качества (метрики, error analysis, ablations). Приятно иметь: Domain Knowledge. Опыт в медицине / биомеде (ICD-10, клинические рекомендации). Расширенный LLM и инфраструктура. RLHF, DPO, выравнивание, оценка безопасности. Вывод данных в производство (vLLM), оптимизация задержки/стоимости. Docker, Kubernetes, мониторинг.
Локация:📍РФ. Офис, гибрид, удалённо.
Контакт для отклика: Откликнуться + CV
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Kubernetes
- RAG
- NLP
- Docker
- MLflow
- Huggingface
- RLHF
- DPO
- vLLM
- DeepSpeed
- ClearML
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры современных LLM-систем.
Расскажите о вашем опыте построения RAG-систем: какие стратегии ретривала и ранжирования вы использовали для минимизации галлюцинаций?
Оценка навыков оптимизации обучения больших моделей.
В каких случаях вы бы предпочли использовать DeepSpeed вместо стандартного PyTorch DistributedDataParallel, и какие стратегии ZeRO вы применяли?
Проверка инженерной культуры и работы с продакшн-окружением.
Как вы организуете процесс мониторинга качества LLM после деплоя в vLLM, и какие метрики считаете ключевыми для отслеживания деградации?
Оценка опыта в специфическом домене (медицина).
Как бы вы подошли к задаче извлечения сущностей из медицинских текстов с учетом иерархии ICD-10?
Проверка навыков проведения экспериментов.
Опишите ваш процесс проведения ablation studies при дообучении трансформеров: как вы определяете, какой компонент внес наибольший вклад в результат?
Похожие вакансии
Senior AI Researcher (Retail / Agents)
Data Scientist (Senior)
Senior Data Scientist (Computer Vision / GenAI)
ML Engineer (Senior)
Старший специалист по Data Science
ML-инженер
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!