pythonllmmlopsmachine learningpytorchdeep learningnlpqdrantlanggraphagentic systems
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указанаразвернуть
На похожих ролях по рынку
$3.6к$4.1кмедиана$5.3к
29 в выборке
На международном рынке: $165к/год ($96к - $203к)
85
Хорошая вакансия
развернуть
Роль четко определена с акцентом на передовые технологии NLP, но отсутствие информации о зарплате затрудняет полную оценку привлекательности.
Передовые технологии
Продуктовая компания
Нет информации о зарплате
Возможности обучения
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Data Scientist (NLP, LLM) (NLP/LLM): Разработка решений для обработки естественного языка — от классификаторов до файн-тюнинга LLM и агентских систем с акцентом на архитектуры трансформеров, ускорение инференса и продакшен-разработку. Focus on оркестрации LLM, MLOps, мониторинге моделей, микросервисах на Python и построении гибридного поиска.
Локация: удалённая работа; оформление по ТК РФ
Компания
Фарпост развивает большой продукт и команду R&D, занимающуюся обработкой естественного языка и LLM.
Что делать
Разрабатывать решения для обработки естественного языка: от базовых классификаторов до адаптации и файн-тюнинга LLM.
Создавать агентские системы и LLM-цепочки с использованием LangChain/LangGraph.
Оптимизировать инференс моделей через ONNX и Triton.
Разрабатывать продакшен-микросервисы на Python, включая тестирование и CI/CD.
Настраивать MLOps-трекинг и деплой моделей с использованием ClearML/MLflow.
Мониторить модели по показателям data drift и бизнес-метрикам, включая containment rate для чат-ботов.
Требования
Профильное высшее образование по информатике.
От 3 лет опыта работы с NLP.
Глубокое понимание архитектур трансформеров, включая механизмы внимания, токенизацию и позиционные энкодинги.
Опыт ускорения инференса и оптимизации через ONNX/Triton.
Практический опыт оркестрации LLM: цепочки промптов и агентские системы на LangChain/LangGraph.
Навыки написания продакшен-кода на Python, разработки микросервисов, тестирования и CI/CD.
Знание MLOps-инструментов ClearML/MLflow для трекинга и деплоя.
Понимание мониторинга моделей, data drift и бизнес-метрик.
Хорошо, если есть
Опыт с PEFT для адаптации LLM.
Знание векторных баз данных Qdrant или Pinecone и гибридного поиска.
Культура и преимущества
Сложные задачи, ресурсы для их решения и возможность видеть результат работы в большом продукте.
Онбординг с наставником, оплата тренингов, семинаров и конференций, корпоративная библиотека.
Оформление по ТК РФ, пересмотры зарплаты по итогам performance review.
Гибкие процессы и отсутствие бюрократии.
ДМС после испытательного срока, мерч и другие дополнительные преимущества.
Возможность посетить Владивосток и регион.
Процесс найма
HR-интервью.
Техническое собеседование.
Background check и проверка рекомендаций перед оффером.
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 →