Data Scientist (NLP, LLM) (удаленная работа)

Вакансия: Data Scientist (NLP, LLM)

Описание вакансии

Чем предстоит заниматься:

• разработкой и тюнингом LLM под бизнес-задачи с использованием PyTorch, Lightning, Transformers.
• созданием агентских систем с применением LangChain/LangGraph (оркестрация, tool calling, state management).
• оптимизацией моделей для продакшена: инференс-ускорение (ONNX, Triton), эффективный тюнинг (LoRA, QLoRA).
• полным циклом ML: от экспериментов до промышленного внедрения с использованием MLOps (ClearML), включая мониторинг дрифта и бизнес-метрик.
• разработкой микросервисов на Python (FastAPI) для интеграции моделей в продукты.

Ключевые технологии:

Core ML: PyTorch Hugging Face Transformers PyTorch Lightning
LLM Tools: LangChain LangGraph/smolagents Prompt-engineering
Optimization: ONNX Runtime Triton LoRA/P-tuning
MLOps: ClearML Docker CI/CD (GitLab CI/Jenkins)

Чего ожидаем от тебя:

• профильное высшее образование по информатике;
• опыт работы с ML от 6 лет, NLP от 3-х лет ;
• глубокое понимание архитектур трансформеров: механизмы внимания, токенизация, позиционные энкодинги;
• опыт ускорения инференса: оптимизация через ONNX/Triton;
• практика с оркестрацией LLM: цепочки промптов, агентские системы (LangChain/LangGraph);
• навыки продакшен-кода: питоновские микросервисы, тестирование, CI/CD;
• знание MLOps-инструментов (ClearML/MLflow) для трекинга и деплоя;
• понимание мониторинга моделей: data drift, бизнес-метрики (например, containment rate для чат-ботов).

Будет плюсом:

• опыт с PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) для адаптации LLM;
• знание векторных БД (Qdrant, Pinecone), гибридного поиска.
  
  Мы похожи, если ты любишь свою работу и стремишься делать ее наилучшим образом; готов работать в концептуально поставленных задачах; задаешь себе вопросы: "почему и зачем мы это делаем?"; открыт к обучению и другому мнению, рефлексируешь свой опыт; профессионально любопытен.

Что готовы предложить:

• большой спектр задач, связанных с обработкой естественного языка: от обучения классификаторов до файн-тюна LLM и написания агентских систем;

• вклад в развитие сложного высоконагруженного продукта: все решения принимаются командой, ты можешь на них влиять и будешь видеть результаты своего труда;

• развитие и обучение: предсказуемый онбординг, помощь наставника; оплата тренингов, семинаров и конференций, корпоративная библиотека;

• стабильность и прозрачность: оформление по ТК, пересмотры зарплаты по итогам performance review;

• неформальная рабочая атмосфера: отсутствие бюрократии, гибкость процессов;
• ДМС после испытательного; другие "плюшки" в виде классного мерча, заботы о сотрудниках и т.д.
• возможность посетить Владивосток и насладиться красотой региона :)