Data Scientist (AI)

TL;DR

Data Scientist (AI/ML): Разработка и развитие ML-моделей для обеспечения безопасности и доверия пользователей в экосистеме Trust & Safety с акцентом на современные нейросетевые архитектуры и SOTA-подходы. Фокус на создании автономных агентских систем, внедрении LLM/VLM в продакшн и оптимизации высоконагруженных систем.

Локация: Удаленно (РФ)

Компания

Объединённая компания Wildberries и Russ — международная технологическая компания, лидер в сферах e-commerce и наружной рекламы.

Что делать

• Обучать и развивать ML-модели, направленные на повышение доверия и безопасности миллионов пользователей на площадке.
• Реализовывать полный жизненный цикл ML-проектов: от анализа данных и поиска гипотез до запуска в production и мониторинга.
• Проектировать сложные решения на базе Transformer, LLM и VLM, включая автономные агентские системы.
• Исследовать SOTA-подходы и адаптировать их под специфику и потребности бизнеса.
• Изучать бизнес-процессы департамента Trust & Safety для внедрения инновационных методов улучшения.

Требования

• Опыт работы от 5 лет с успешной реализацией сложных технических проектов с нуля.
• Опыт вывода ML-решений в промышленную эксплуатацию в высоконагруженных системах.
• Глубокое понимание Transformer, мультимодальных систем и агентских паттернов.
• Уверенное владение современным стеком разработки и фреймворками для DS/ML.
• Способность самостоятельно вести проект, декомпозировать задачи и коммуницировать со стейкхолдерами.

Хорошо, если есть

• Опыт работы в Trust & Safety или крупных E-commerce проектах.
• Навыки быстрого создания прототипов и интерактивных инструментов.
• Использование AI-инструментов для повышения личной эффективности.
• Понимание принципов построения агентских решений.

Культура и преимущества

• Корпоративный пакет ДМС со стоматологией и возможности аккредитованной IT-компании.
• Развитие через корпоративный университет, языковые клубы и программы развития навыков.
• Комфортная среда: бесплатное питание в офисе, современная техника и офисы рядом с метро.
• Гибкий подход к работе для возможности совмещать карьеру и заботу о близких.
• Доступ к многочисленным сообществам (футбол, йога, шахматы и др.).