aipythonsqlllmragmachine learninga b testingvector databasesrecommendation systemsembeddings
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указанаразвернуть
На похожих ролях по рынку
$3к$3.6кмедиана$4.2к
30 в выборке
На международном рынке: $140к/год ($101к - $182к)
84
Хорошая вакансия
развернуть
Фокус роли понятен: рекомендации и production-системы на базе ИИ, включая RAG, оценку LLM и эксперименты; основные компромиссы - гибридная работа в Москве и доступ к льготам только после испытательного срока.
Льготы после испытательного
Современный AI-стек
Понятные задачи
ИИ в медиа
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Data Scientist (AI): Развитие рекомендательной системы, RAG-систем и ИИ-агентов для цифровых продуктов издательского дома с акцентом на LLM, оценку качества моделей и production-сервисы. Focus on проектирование RAG-архитектур, мониторинг ML/LLM-сервисов, A/B-тестирование и превращение прототипов в стабильные решения.
Локация: Москва, Оружейный переулок, 41; гибридный формат с работой на месте работодателя, график 5/2.
Компания
Издательский дом «Коммерсантъ» — деловое медиа России с цифровыми продуктами kommersant.ru, autopilot.ru и myweekend.ru, развивающее IT-инфраструктуру, облачные решения и AI-технологии.
Что делать
Развивать рекомендательную систему сайта kommersant.ru.
Создавать и поддерживать RAG-системы и ИИ-агентов для базы знаний и умного поиска.
Оценивать качество моделей, рекомендаций и ответов LLM.
Мониторить качество, скорость и стоимость ML/LLM-сервисов.
Проводить A/B-тесты и анализировать результаты.
Требования
Высшее техническое, математическое или IT-образование.
Опыт работы в Data Science от 3 лет.
Уверенное знание Python и SQL.
Знание классического ML, статистики и продуктовых метрик.
Опыт разработки рекомендательных систем и общее понимание их архитектур.
Знание RAG и опыт проектирования RAG-архитектур.
Опыт работы с LLM, эмбеддингами и векторными базами данных.
Умение превращать прототипы в стабильные production-сервисы.
Хорошо, если есть
Опыт работы с LightRAG, GraphRAG или другими графовыми RAG-подходами.
Знание Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL, Redis, FastAPI и Docker.
Опыт создания систем оценки LLM и работы с несколькими провайдерами моделей.
Опыт разработки ИИ-агентов и MCP-интеграций.
Опыт работы с медиаконтентом и рекомендательными системами для издателей.
Культура и преимущества
Полная занятость и оформление по трудовому договору.
Испытательный срок — 3 месяца; после его окончания доступна программа добровольного медицинского страхования и другие социальные опции.
Предоставляется необходимое техническое оборудование, включая ноутбук.
Работа в бизнес-центре класса А рядом с метро «Маяковская», с кафе, магазинами и зонами отдыха.
Заявлены стабильность и прозрачность в отношении заработной платы.
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 →