7 days ago
Data Scientist
Описание вакансии
📍 Data Scientist
Формат: гибрид / офис (Москва)
Уровень: middle–senior
Тип занятости: full-time
Команда ищет Data Scientist'а в ядро продукта — платформу аналитики на базе агентных LLM-систем для B2B-задач. Работа на стыке R&D и внедрения: от архитектуры и деплоя агентов до взаимодействия с клиентами и реальных бизнес-кейсов. Команда совсем новая, пулл заинтересованных клиентов уже есть, остается только действовать.
Что предстоит делать:
▪️ Проектировать и собирать агентные пайплайны на LangGraph (чейн-звенья, узлы, память, логика, мультиагентность)
▪️ Деплоить LLM-модели (через vLLM или Ollama), выбирать подходящий хард (A100/H100 или RTX)
▪️ Работать с широким стеком LLM-семейств: LLaMA, Qwen, GPT, Claude, DeepSeek, Gemini, GigaChat
▪️ Внедрять защищённые архитектуры tool calling (например, Trustcall)
▪️ Оценивать качество пайплайнов (LangSmith, кастомные метрики)
▪️ Интегрироваться с бэкендом (FastAPI) и данными
▪️ Общаться с заказчиками и помогать им находить решения
Что важно:
🔹 Опыт деплоя LLM (open-weight и API-based)
🔹 Навыки построения агентных пайплайнов на LangGraph
🔹 Понимание архитектуры, памяти, мультиагентных систем
🔹 Оценка и отладка LLM-пайплайнов
Будет плюсом:
▫️ CrewAI / AgentZero
▫️ Unsloth / тонкая настройка
▫️ Знание FastAPI, alembic, PostgreSQL, Docker
▫️ Безопасные LLM-обвязки (Trustcall)
Кому подойдёт:
✔️ Кто легко переключается между прототипированием и продом
✔️ Кто хочет решать реальные задачи с помощью передовых ИИ-систем
✔️ Кто любит ответственность и быстрые итерации
Язык: рабочий русский и английский
Резюме и вопросы присылать
@ml_data_science_job
Формат: гибрид / офис (Москва)
Уровень: middle–senior
Тип занятости: full-time
Команда ищет Data Scientist'а в ядро продукта — платформу аналитики на базе агентных LLM-систем для B2B-задач. Работа на стыке R&D и внедрения: от архитектуры и деплоя агентов до взаимодействия с клиентами и реальных бизнес-кейсов. Команда совсем новая, пулл заинтересованных клиентов уже есть, остается только действовать.
Что предстоит делать:
▪️ Проектировать и собирать агентные пайплайны на LangGraph (чейн-звенья, узлы, память, логика, мультиагентность)
▪️ Деплоить LLM-модели (через vLLM или Ollama), выбирать подходящий хард (A100/H100 или RTX)
▪️ Работать с широким стеком LLM-семейств: LLaMA, Qwen, GPT, Claude, DeepSeek, Gemini, GigaChat
▪️ Внедрять защищённые архитектуры tool calling (например, Trustcall)
▪️ Оценивать качество пайплайнов (LangSmith, кастомные метрики)
▪️ Интегрироваться с бэкендом (FastAPI) и данными
▪️ Общаться с заказчиками и помогать им находить решения
Что важно:
🔹 Опыт деплоя LLM (open-weight и API-based)
🔹 Навыки построения агентных пайплайнов на LangGraph
🔹 Понимание архитектуры, памяти, мультиагентных систем
🔹 Оценка и отладка LLM-пайплайнов
Будет плюсом:
▫️ CrewAI / AgentZero
▫️ Unsloth / тонкая настройка
▫️ Знание FastAPI, alembic, PostgreSQL, Docker
▫️ Безопасные LLM-обвязки (Trustcall)
Кому подойдёт:
✔️ Кто легко переключается между прототипированием и продом
✔️ Кто хочет решать реальные задачи с помощью передовых ИИ-систем
✔️ Кто любит ответственность и быстрые итерации
Язык: рабочий русский и английский
Резюме и вопросы присылать
@ml_data_science_job
Источник - ML / DS_Jobs