Data Scientist (AI)

ID 2056
Data Scientist (исследователь данных)
Middle
🌍 Локация: Москва
💼Сотрудничество : по ИП (РФ)
🇷🇺 Вилка до 255 к

Гибридный формат работы - кол-во дней обсуждается индивидуально на интервью, но хотя бы 1 раз в неделю необходимо будет посещать офис. Адрес: Кутузовский просп., 32, корп. 1

Отбор состоит из 2 этапов:
1 этап тех-чек с ВП
2 этап общение с ИТ-лидом


Сфера деятельности заказчика
ИТ-компания
Описание проекта
Банковский проект.

Продукт: Создаем AI-клиента, который будет обучать и проверять операторов контактного центра, с потенциалом развития для проверки и тестирования продуктовых ИИ-агентов

Функции сотрудника:
1. Проектирование симуляций через промпт инжениринг
- Проектирование ролевых моделей: разработка системных промптов для имитации диалога «клиент — оператор» с учетом заданных параметров (Tone of Voice, эмоциональное состояние, контекст).
- Создание системы поддержки и оценки: разработка алгоритмов выдачи подсказок оператору в реальном времени и генерация развернутой обратной связи по Hard & Soft Skills на основе анализа диалога.

2. Автоматизация контента и RAG-архитектура
- Разработка Copilot для сценаристов: создание инструмента на базе GigaChat для автоматической генерации обучающих сценариев по запросу пользователя.
- RAG: интеграция LLM с внутренней базой знаний для обеспечения фактологической точности симуляций и автоматической верификации ответов операторов по продуктовой линейке.

3. Аналитика и выявление образовательных дефицитов
- Диагностика зон роста: разработка методологии выявления «западающих» компетенций операторов на основе кластеризации ошибок и анализа результатов работы в линии
- Персонализация обучения: формирование рекомендаций по дообучению сотрудников на основе выявленных пробелов в знаниях и навыках

4. Оптимизация архитектуры решения
- Проектирование кастомного движка диалогов: переход от использования готовых конструкторов (Skillflow) к собственной агентской архитектуре для повышения гибкости управления диалогом
- Оптимизация пайплайна: упрощение процессов запуска и ведения сценариев через прямую интеграцию с API GigaChat, что обеспечит более высокую стабильность и управляемость симуляций

Свернуть
Период актирования
Квартал

Ключевые компетенции
ML
Python
API
llm
GigaChat
RAG
prompt engineering
Few-shot
CoT
Agentic Frameworks
Гражданство
РФ


Требования
Требования:
- Уверенный Python
- LLM Expert: глубокое понимание работы LLM, опыт работы с API (GigaChat) и продвинутые навыки промпт-инжиниринга (Few-shot, CoT, ReAct)
- Архитектура
- Промпт-инжиниринг
- Опыт с RAG и Agentic Frameworks: понимание, как строить мультиагентные системы и подключать внешние источники знаний
- Structured Output & Function Calling: умение получать от моделей предсказуемый результат для интеграции в бизнес-логику
- Аналитический стек: базовые знания ML (кластеризация, NLP) для анализа эффективности обучения
Формат работы
Гибридно
Продолжительность проекта
Год

📨 Откликнуться можно в telegram Показать контакты