Страна: Россия

+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

SeniorУдалённоПолная занятость

Senior Data Scientist (NLP / LLM)

Name: Quick Offer — сервис для поиска работы на hh.ru
Brand: Quick Offer
SKU: quick-offer-saas
Availability: InStock
Rating: 4.9 (682 reviews)

Сильная вакансия для опытных специалистов с актуальным стеком (LLM, RAG, vLLM). Гибкий формат работы и четкие требования к экспертизе делают предложение привлекательным для Senior-уровня.

Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний

Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно

Роль 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

Медиана450 000 ₽

Рынок350 000 ₽ – 600 000 ₽

Указанная 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.

Меня заинтересовала вакансия Senior Data Scientist, так как мой опыт в области NLP и работы с трансформерами полностью соответствует вашим требованиям. Я обладаю глубокими знаниями в области fine-tuning моделей с использованием PyTorch и HuggingFace, а также имею практический опыт построения RAG-систем и работы с инструментами оптимизации вычислений, такими как DeepSpeed.

В своей практике я уделяю особое внимание качеству кода и воспроизводимости экспериментов через MLflow, что позволяет эффективно выводить модели в продакшн. Буду рад применить свои навыки в области оценки качества LLM и борьбы с галлюцинациями для решения задач вашей команды, особенно если проект связан с медицинским доменом.

+250% к просмотрам

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

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

Python
NLP
PyTorch
Huggingface
DeepSpeed
MLflow
ClearML
RAG
Docker
Kubernetes
vLLM
RLHF
DPO

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?

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!

Россия