Data Scientist (AI)

TL;DR

Data Scientist (AI/LLM): Разработка интегрированного решения для взаимодействия с пользователями на естественном языке с акцентом на создание агентных систем и библиотек навыков. Фокус на проведении прикладных исследований архитектур LLM, автоматизации бизнес-процессов и создании рекомендательных систем.

Локация: Москва

Компания

Лига Цифровой Экономики занимается цифровой трансформацией и разработкой интеллектуальных систем, в том числе для крупнейших банков страны.

Что делать

• Создавать библиотеку навыков от простых утилит до комплексных аналитических инструментов, включая глубокую интеграцию с Jira.
• Проектировать и внедрять механизмы автоматизации рутинных бизнес-процессов для оптимизации рабочих потоков.
• Проводить прикладные исследования актуальных архитектур LLM и агентских фреймворков.
• Разрабатывать прототипы (PoC) на основе современных методов (SOTA) для последующего внедрения в продукт.
• Оптимизировать внутренние инструменты для обеспечения масштабируемости и переиспользования навыков.
• Разрабатывать рекомендательные системы и методологию выявления дефицита компетенций операторов на основе анализа ошибок.

Требования

• Высшее образование в области математики, статистики, информатики или смежных областях.
• Опыт работы в области Data Science или Machine Learning от 2 лет.
• Отличные знания Python и библиотек для анализа данных.
• Практический опыт работы с LLM и агентными системами.
• Локация: Москва

Хорошо, если есть

• Знание алгоритмов кластеризации, регрессии, классификации и временных рядов.
• Навыки работы с распределенными системами и контейнеризацией (Docker, Kubernetes).
• Английский язык на уровне, достаточном для чтения профессиональной литературы.

Культура и преимущества

• ДМС со стоматологией для сотрудников и скидки на оформление для членов семьи.
• Предоставление современной техники для комфортной работы.
• Развитая культура обучения: внутренние семинары, митапы и сессии профессионального развития.
• Формирование индивидуального плана развития для каждого сотрудника.