Специалист Data Science (ML/LLM)

Локация: Москва, улица Василисы Кожиной, 1; работа на месте работодателя. График: 9:30–18:00, 5/2.

Компания

РОМИР — исследовательская компания, изучающая социальные процессы, поведение людей и качество жизни с применением маркетинговых исследований, панельных и лонгитюдных инструментов.

Что делать

• Собирать данные и формировать обучающие, эталонные и сбалансированные датасеты из ClickHouse, MySQL и PostgreSQL.
• Разрабатывать и проверять ML-гипотезы, LLM-пайплайны, векторные представления и решения DeepSearch; проводить эксперименты и сравнивать подходы.
• Извлекать структурированную информацию из текстов, сопоставлять записи, выполнять векторный поиск и обогащать данные агентным поиском.
• Разрабатывать на Python ML-модули по техническим заданиям, писать тесты, участвовать в код-ревью, выводить решения в прод и поддерживать их.
• Проводить R&D: изучать статьи и методы в области LLM, DeepSearch и классического ML, проверять перспективные подходы и участвовать в обсуждении архитектуры.

Требования

• От 1 года до 3 лет опыта; уверенное владение Python, pandas, numpy и scikit-learn; умение писать чистые воспроизводимые скрипты.
• Знание классического ML: линейные модели, деревья, градиентный бустинг, кластеризация; умение выбирать метрики и интерпретировать результаты.
• Понимание эмбеддингов и опыт работы с векторными моделями, sentence-transformers и базовым векторным поиском.
• Понимание принципов работы LLM, опыт промптинга, использования API и локальных моделей; ориентация в RAG, few-shot и structured output.
• Опыт использования поисковых моделей и понимание принципов построения агентского веб-поиска DeepSearch.
• Уверенный SQL: SELECT, JOIN, оконные функции, агрегации и подзапросы. Опыт с ClickHouse и PostgreSQL будет плюсом, но не обязателен.
• Базовое знание алгоритмов и структур данных, достаточное для эффективной обработки данных.
• Базовая работа с Git: ветки, коммиты, мержи и разрешение конфликтов.
• Опыт работы в существующей кодовой базе, написания тестов на pytest и участия в код-ревью.
• Знание регулярных выражений, нормализации и очистки строк. Docker и Linux на пользовательском уровне, а также парсинг веб-данных через requests или httpx, BeautifulSoup и Playwright — плюсы.

Культура и преимущества

• Работа в динамично развивающейся исследовательской компании и молодой профессиональной команде.
• Участие в крупных российских исследовательских проектах.
• Оформление в соответствии с ТК РФ.
• Современный офис в шаговой доступности от станций метро Багратионовская, Фили и Парк Победы.
• Заработная плата обсуждается с успешным кандидатом на собеседовании.