Senior Data Scientist (NLP|LLM)

Описание вакансии

Senior Data Scientist (NLP|LLM)

Локация: Удаленно в РФ

Компания: СберЗдоровье - Платформа Digital Health

ЗП: обсуждается на собеседовании

Занятость: Полная

Обязанности:

Проектировать и поддерживать полный цикл улучшения медицинских LLM: сбор, очистка, версионирование данных, обучение и дообучение (SFT, preference-tuning, DPO/ORPO, instruction tuning).

Строить датасеты и контуры разметки: схемы и гайдлайны, контроль согласованности, генерация синтетических данных, self-training, анализ ошибок и bias.

Разрабатывать LLM-based пайплайны и агентов для медицинских задач: RAG по клиническим рекомендациям и справочникам, tool-calling, маршрутизация, multi-step workflows, оркестрация (LangGraph и мультиагентные фреймворки), guardrails.

Создавать и развивать систему оценивания: тест-наборы и бенчмарки, автоматические метрики и LLM-as-a-judge там, где уместно, экспертная валидация с врачами, red-teaming, регрессионные прогоны, A/B тестирование в проде.

Проводить исследовательские итерации: формулировать гипотезы, ставить эксперименты, делать ablation-исследования, документировать результаты, готовить научные статьи и доводить материалы до публикации.

Требования:

3+ лет в NLP/ML, уверенный Python: типизация, тестирование, профилирование, аккуратный продакшн-код.

Практический опыт обучения и дообучения трансформеров: PyTorch + HuggingFace, понимание Accelerate, DeepSpeed или аналогов.

Опыт построения data-pipelines и воспроизводимых экспериментов: датасеты, версии, конфиги, трекинг (MLflow или ClearML), умение делать корректные сравнения.

Понимание LLM-систем: retrieval, tool-calling, агенты, деградации качества, галлюцинации, ограничения продакшна.

Навыки оценки качества: метрики, бенчмарки, error analysis, ablations, работа с разметкой и экспертной валидацией.

Опыт в медицине или биомеде: клинические тексты, ICD-10, клин. рекомендации, понимание доменных рисков.

Опыт alignment: preference data, RLHF, DPO, safety eval, hallucination mitigation. Практика продакшн-инференса: vLLM, оптимизация стоимости и задержки, Docker, K8s, мониторинг, трассировка.

Опыт с retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Elastic, pgvector, продуманноеchunking, grounding.

Мы предлагаем:

Удаленку из России, гибрид или офис (уютный офис в БЦ Симонов Плаза с видом на Москва-реку);

Свободный дресс-код и общение на «ты»;

ДМС после прохождения испытательного срока;

Оплачиваемые курсы английского языка в нашем офисе;

Бесплатные занятия спортом: йога, сайкл, футбол/волейбол;

Свою библиотеку бумажных книг, которая пополняется по запросу;

Компенсацию спортивного абонемента.

💬 Резюме отправлять: Откликнуться

–––

Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job

Забирай 📚 Базу Знаний