#vacancy #вакансия #Data_Sciense #DS #LLM #RAG #AI #удаленка #remote #Middle #Senior

💼IT-центр на базе МГТУ им. Н.Э. Баумана💼


Должность: Engineer/ Data Scientist LLM
Грейд: Middle/ Senior
Локация: РФ, Москва, Московская область
Занятость: full-time
Формат работы: гибрид/ удаленка для жителей Москвы и МО
Оформление: ТК РФ
З/п: обсуждается по результатам собеседования
Бонус: Возможность дополнительного обучения по программам повышения квалификации.
Контакт: @Tatiana654321

📌О нас: Мы разрабатываем и внедряем масштабные проекты с применением искусственного интеллекта для крупных федеральных заказчиков, реализуем проекты разработки для коммерческого сектора, а также наукоемкие проекты.

📗Задачи:

✔️ Проектировать и реализовывать LLM решения для прикладных сценариев: QA ассистенты, поиск по документам, аналитические помощники, классификация/извлечение сущностей и др. (основной фокус — NLP/LLM).
✔️ Строить RAG пайплайны: подготовка и чанкинг данных, индексация, retrieval (в т.ч. с фильтрами), rerank, генерация ответа, обработка “no answer”.
✔️ Адаптировать модели под домен: prompt engineering, SFT/LoRA (или другие подходы fine tuning), подбор датасета/разметки, анализ ошибок и итерации.
✔️ Разрабатывать и поддерживать агентные сценарии: function calling, tool-use, оркестрация шагов, контроль ограничений/политик, обработка исключений, оценка надежности.
✔️ Выстраивать оценку качества: офлайн метрики, тест наборы, протоколы human eval, интерпретация результатов и план улучшений.
✔️ Участвовать в выводе в прод: прототип → сервис → мониторинг качества/latency/cost, участие в разборе деградаций и регрессий.
✔️ Быстро разбираться в документации/репозиториях и предлагать решения на основе best practices и ограничений инфраструктуры.
✔️ Управление командой, обучение и курирование младших и новых сотрудников.

📕Ожидаем от тебя:

✔️ Высшее техническое образование в области ИТ и /или повышение квалификации в области Data Science.
✔️ Владение Python и основными ML-библиотеками (Pandas, Sklearn, Tensorflow, Keras, PyTorch, XGBoost или аналоги).
✔️ Понимание классического ML и базовых архитектур нейросетей; умение выбирать метрики и интерпретировать результаты.
✔️ Опыт работы с NLP-библиотеками: pymorphy2, NLTK, spaCy, regex.
✔️ Опыт работы с LLM, prompt-engineering, fine-tuning, RAG, MCP.
✔️ Опыт работы с Hugging Face Transformers.
✔️ Опыт работы с vLLM.
✔️ Опыт работы с векторными БД (Qdrant или аналогами).

🔥Отклики: @Tatiana654321

--
[< Подпишитесь на канал «Работа в ИТ» >]