Senior Data Scientist в MWS Data Copilot [Big Data, МТС Веб Сервисы]

About the project

• МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. Также мы запустили новую публичную платформу собственной разработки — MWS Cloud Platform.
• Big Data – один из ключевых юнитов МТС.
• Сегодня Big Data – это: 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлеченных профессионалов в команде.
• Мы находимся в поиске Senior ML engineer в продукт MWS Data Copilot.
• MWS Data Copilot — ИИ-ассистент для работы с данными, который преобразует запросы на естественном языке в точные SQL-запросы и аналитические выводы. В основе лежит production-ready Text2SQL-конвейер на мультиагентной архитектуре: система самостоятельно разрешает schema linking среди тысяч таблиц DWH, динамически подбирает few-shot примеры через продвинутый RAG, генерирует и валидирует код, а качество ответов непрерывно улучшается через RLHF на реальных пользовательских логах. Вы будете проектировать семантический слой, выбирать между fine-tuning Open-Source LLM и закрытыми API, выстраивать eval-инфраструктуру и влиять на архитектуру с ранних этапов — это сильный инженерный кейс на стыке NLP, semantic parsing и production ML.
• Наш стек: Python, PyTorch, Transformers, LangGraph/LangChain, vLLM/TGI, ClickHouse/PostgreSQL, Vector DBs, Kubernetes, FastAPI, MLflow.

Responsibilities

• Проектировать и развивать конвейер Text-to-SQL: от классификации запроса до генерации и валидацииSQL;
• Внедрять продвинутые техники: Agentic RAG (поиск релевантных таблиц/колонок), dynamic few-shot подбор примеров, Chain-of-Thought reasoning;
• Разрабатывать компоненты schema linking, которые по вопросу пользователя находят релевантные сущности в DWH, решая проблему attention-окна модели;
• Создавать «семантический слой»: абстрагировать физическую модель данных в бизнес-понятия (например, «активный пользователь» → сложное условие WHERE);
• Реализовывать гибридный ML-подход: сравнивать и выбирать между продуктивизацией Open-Source LLM, дообученных под конкретную схему, и закрытыми API, а также внедрять систему обучения с подкреплением (RLHF/RLAIF) на реальных логах диалогов пользователей;
• Внедрять RLHF/RLAIF-пайплайны на основе реальных диалогов пользователей для улучшения качества ответов;
• Координировать группу из 2-3 ML-инженеров: декомпозиция задач, планирование спринтов, менторинг, code review;
• Обеспечивать быстрое прототипирование гипотез с фокусом на eval и production-ready решения.

Requirements

• Опыт работы в ML / NLP / LLM от 3 лет, из них 2+ года — разработка production AI-решений на базе LLM;
• Глубокое понимание современных подходов: Transformer, attention, embeddings, instruction tuning, reasoning pipelines;
• Практический опыт создания AI-агентов (1+ год): multi-step reasoning, tool calling, memory, planning; работа с LangGraph, LangChain, AutoGen или аналогами;
• Экспертиза в MLOps/LLMOps: оптимизация инференса (KV-cache, quantization, speculative decoding), деплой на GPU, работа с vLLM/TGI/TensorRT-LLM;
• Опыт построения RAG-систем: chunking, reranking, hybrid search, vector DBs; fine-tuning LLM (SFT, LoRA/QLoRA, DPO/RLHF — будет плюсом);
• Опыт разработки Text2SQL / semantic parsing систем: schema linking, query planning, SQL validation, mitigation hallucinations;
• Навыки оценки качества AI-систем: offline eval, benchmarking, detection hallucinations, метрики accuracy/faithfulness/latency/cost;
• Уверенный Python, опыт backend-разработки (FastAPI, async, microservices), понимание CI/CD, Docker, Kubernetes;
• Будет плюсом: опыт координации ML-команды (1+ год): roadmap, декомпозиция, техническое менторство, hiring.

Conditions

• Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
• Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
• Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
• Участие во внешних IT конференциях. Мы выступаем на HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг и даже проводим собственную конференцию по архитектуре True Tech Arch;
• Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку;
• ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию;
• Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальную помощь в сложных жизненных ситуациях;
• Отпуск 28 календарных дней (+3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день);
• Гибридный формат работы;
• Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
• Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
• Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.