Data Science (LLM/NLP)

Кратко

Data Science (LLM/NLP) (LLM/NLP): Интеграция и развитие LLM-решений для продуктов и сервисов с акцентом на RAG-системы, оценку качества моделей и безопасный инференс. Фокус на проектировании и дообучении мультимодальных моделей, оптимизации производительности и стоимости, а также построении агентских сценариев.

Локация: Екатеринбург, гибридный формат работы

Компания

Т1 — крупная российская ИТ-компания и холдинг, предоставляющий высокотехнологичные решения и услуги для ключевых отраслей экономики.

Что делать

• Интегрировать LLM в продукты и сервисы через API, backend и пайплайны обработки данных.
• Проектировать RAG-системы, включая индексацию данных, работу с векторными базами и оптимизацию поиска и генерации.
• Оценивать качество ответов моделей с помощью автоматических метрик и human evaluation.
• Обеспечивать безопасность, фильтрацию и соответствие этическим требованиям с помощью guardrails.
• Проектировать, обучать и дообучать LLM, включая fine-tuning и instruction tuning.
• Оптимизировать производительность и стоимость инференса, участвовать в архитектурных решениях и взаимодействовать с продуктовыми и ML-командами.

Требования

• От 3 до 6 лет опыта работы.
• Высшее образование в области IT, техники или математики.
• Уверенное владение Python и SQL.
• Знания теории вероятностей, математической статистики, алгоритмов машинного обучения и NLP.
• Понимание принципов работы, дообучения и инференса LLM.
• Опыт работы с RAG, fine-tuning/PEFT, векторными базами данных, LangChain, LlamaIndex или Hugging Face.

Хорошо, если есть

• Опыт деплоя ML/LLM-решений с Docker, Kubernetes или cloud-платформами.
• Опыт реализации агентских сценариев и работы с мультимодальными моделями.
• Знание методов оценки LLM: BLEU, ROUGE, MMLU и custom evals.
• Опыт оптимизации инференса с vLLM, TensorRT или ONNX.

Культура и преимущества

• Стабильность и финансовая надёжность крупного ИТ-холдинга.
• Социальные гарантии и работа в гибридном формате.
• Возможность развиваться в открытом ИТ-сообществе.
• Масштабные задачи в направлении искусственного интеллекта и цифровой трансформации.