pythonkubernetesllmragpytorchnlpqdrantocrspeech to text
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний
Пожаловаться
Зарплата и рынок
Многоразвернуть
365к ₽/мес
180к ₽240к ₽медиана340к ₽
По похожим ролям (30) ~ 240к ₽/мес
На международном рынке: $150к/год ($105к - $190к)
92
Крутая вакансия
развернуть
Высокоуровневая роль с передовым AI-стеком и зарплатой выше рынка в крупном финтех-продукте.
Передовой стек
Высокая зарплата
Трендовый домен
Понятный scope
Реальное влияние
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Middle Data Scientist, NLP (LLM/RAG): Разработка NLP-решений для чат-бота поддержки, обработки звонков и других бизнес-задач с акцентом на RAG, трансформерные модели, STT/TTS и OCR с использованием LLM. Фокус на переходе от поддержки операторов к полной автоматизации, запуске моделей в production и оптимизации обработки запросов.
Локация: Москва, Библиотека им. Ленина; возможна удалённая работа
Зарплата: 365 000 ₽ на руки в месяц
Компания
Ozon Банк создаёт финансовые и IT-продукты и сервисы для физических и юридических лиц.
Что делать
Участвовать в проектах команды, отвечающей за NLP-задачи компании.
Разрабатывать решения для чат-бота поддержки, включая суммаризацию, парафраз и RAG.
Развивать модели поддержки операторов и переходить к полной автоматизации с помощью LLM.
Развивать STT- и TTS-направления для обработки звонков.
Создавать и запускать в production решения для работы с текстовыми данными, включая OCR с использованием LLM и кодогенерацию.
Требования
От 2 лет опыта в Data Science.
Уверенное владение Python и умение разбираться в чужом коде.
Понимание принципов, алгоритмов и метрик классического машинного обучения.
Опыт решения бизнес-задач с использованием классических и трансформерных NLP-моделей.
Понимание выбора NLP-моделей для разных задач, принципов работы и ограничений LLM.
Умение ясно излагать мысли и представлять результаты работы.
Хорошо, если есть
Навыки prompt engineering, Structured Outputs и function calling.
Опыт работы с агентскими фреймворками, например smolagents.
Опыт деплоя трансформерных моделей с использованием vLLM или SGLang.
Понимание обработки и ускорения запросов в фреймворках инференса.
Опыт работы с tritonserver и TensorRT-LLM.
Культура и преимущества
Возможность влиять на процессы и пути достижения результата.
Работа с задачами, напрямую влияющими на доходность продуктов.
Развитие вычислительных мощностей собственного ЦОД для прикладных и исследовательских задач.
Стек включает Vertica, PostgreSQL, ClickHouse, Label Studio, PyTorch, Accelerate, tritonserver, Kubernetes, Qdrant, Elasticsearch и LangChain.
Будьте осторожны
Если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого. Это мошенники. Обязательно жмите «Пожаловаться» или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →