Senior Data Scientist (удаленная работа)

Вакансия: Senior Data Scientist

Описание вакансии

О работодателе:
Аккредитованная ИТ-компания.
Отечественный разработчик корпоративного ПО приглашает Data Science специалиста для работы над интеграционной платформой ESB.

Чем предстоит заниматься:
создавать начальный датасет prompt YAML для маршрутов Camel (вручную + синтез);
разрабатывать пайплайн аннотации логов (аномалия, событие, причина);
проверять точность генерации OpenAPI и разрабатывать критерии оценки качества;
собирать embedding-корпус по документации ESB и Camel;
сравнивать Pinecone и Qdrant на реальном retrieval latency и relevance;
проектировать логику агентов;
определять цепочки взаимодействия LLM (prompt flows, tools, context);
работать с LLM и RAG;
участвовать в fine-tuning и выборе моделей;
передавать знания в dev-команду и ML-инфраструктуру.

Что для нас важно:
Python, Pandas, JSON, PyYAML, Jupyter;
обработка логов, YAML, XML, Camel DSL, Markdown, .http файлы;
ML / LLM Prompt Engineering, RAG, LangChain, transformers;
OpenAI embeddings, SentenceTransformers, Pinecone, Qdrant;
metrics design (BLEU, cosine, factual score, hallucination);
синтез обучающих данных: JSONL, prompt-response sets;
manual + semi-auto markup workflows;
Precision@k, F1, HitRate, Retrieval latency;
seaborn / matplotlib, графы последовательностей;
Git, Issues, PR-review, Markdown.

Дополнительно оценим:
опыт с Apache Camel (чтение DSL, понимание маршрутов);
опыт участия в обучении моделей (LoRA, SFT);
знание LLM-evaluation фреймворков (TruLens, DeepEval, Ragas);
навыки генерации synthetic datasets и/или использования OpenAI functions.

Условия:
участие в создании продуктовых решений международного уровня, ориентированных на эффективное ведение бизнеса для наших партнёров;
гибкое начало дня и возможность работать удалённо из любой точки;
просторный удобный офис (Санкт-Петербург);
ДМС со стоматологией для сотрудника и выгодные условия приобретения полисов ДМС для всей семьи;
выстроенная система наставничества с первого дня адаптации и обучение за счёт компании: повышение экспертизы в разных продуктовых командах, внешние курсы, корпоративный университет и библиотеки, участие в IT-конференциях, в том числе в качестве спикера;
индивидуальный подход к выбору корпоративных льгот: спорт, изучение иностранных языков, здоровье, обучение (в том числе для детей);
корпоративные тарифы на сотовую связь;
компенсация за использование личного оборудования.