#аутстаф

Ищем 1 Middle+/Senior Data Scientist
(ID 89241)

Требования:
- Подтверждённый опыт внедрения ML/DS‑решений в промышленную эксплуатацию (в т.ч. за пределами прототипов и Jupyter‑блокнотов);
- Уверенное владение 3D‑геометрией и обработкой пространственных данных: работа с полигональными сетками, вокселями, триангуляцией, 2D/3D‑объектами, понимание лежащей в основе математики;
- Практические навыки в Information Retrieval и LLM‑задачах: построение гибридного поиска (сочетание dense‑ и sparse‑подходов, включая BM25), работа с эмбеддингами, применение инструментов для оценки качества поиска и ответов моделей (например, LLM‑evals, retrieval‑метрики);
- Высокий уровень инженерной культуры: глубокое понимание принципов работы используемых технологий, навык написания надёжного, асинхронного и легко поддерживаемого кода для продакшена;
- Опыт координации небольшой команды или технического руководства разработчиками;
- Способность переводить абстрактные бизнес‑задачи в чёткие технические требования и разбивать их на реализуемые подзадачи;
- Навыки работы с Python 3.10+ (в том числе с asyncio и typing), а также с библиотеками NumPy, SciPy, Pandas;
- Знание Search‑ и LLM‑экосистемы: опыт применения векторных баз данных (Qdrant, Milvus, pgvector, Weaviate и другие), построения пайплайнов гибридного поиска (работа с эмбеддингами, sparse‑репрезентациями, методами переранжирования вроде Reciprocal Rank Fusion);
- Владение инструментами оценки качества генерации и поиска LLM‑evals (Ragas, TruLens, DeepEval) либо умение разрабатывать собственные метрики;
- Навыки в backend‑разработке и инфраструктуре: работа с FastAPI (включая микросервисную архитектуру, REST, асинхронную обработку), контейнеризацией приложений и Docker, эксплуатация в среде Linux (Ubuntu);
- Умение применять инструменты профилирования cProfile, Scalene, memory_profiler и аналогичные.

Задачи:
- Решение сложных алгоритмических и исследовательских задач: обработка 3D‑данных, полигональных сеток и пространственных объектов, разработка пайплайнов поиска;
- Проектирование архитектуры ML/DS‑сервисов и внедрение готовых решений в инфраструктуру проекта;
- Профилирование производительности и снижение вычислительной сложности, в том числе при работе с 3D‑структурами и векторными индексами;
- Подготовка технической документации, фиксация принятых архитектурных решений, участие в приёмочных испытаниях;
- Координация работы подгруппы разработки: разбиение задач на подзадачи, оценка трудозатрат, участие в планировании спринтов;
- Исполнение функций тимлида в периоды его отсутствия;
- Проведение Code Review, контроль качества кода и соблюдения принятых engineering‑стандартов;
- Менторинг, сопровождение онбординга и профессиональное развитие специалистов уровня Junior и Middle в команде.

О проекте:
ИТ-компания, работающая над R&D-задачами в области 3D-данных, поисковых систем и ML-сервисов

Локация: Россия, Беларусь
Время работы: UTC+3
Гражданство: РФ, РБ
Формат: Удаленно
Срок привлечения: 3 месяца с возможностью пролонгации
📨 Регистрируйтесь, загружайте резюме на https://skillstaff.ru и оставляйте отклик на запрос
❗️Все актуальные запросы — здесь