Наша команда ищет Senior Data Scientist, который будет заниматься разработкой ключевых GenAI-инициатив в канале ВСП.

Вам предстоит с нуля выстраивать end-to-end пайплайны: от исследования и прототипирования до вывода в продакшен интеллектуальных агентов и ML-моделей. Вы будете отвечать за полный цикл создания ценности — от бизнес-гипотезы до работающего продукта.

Обязанности

**Что предстоит делать:**

  • Проектировать и внедрять в продакшен мультиагентные системы (orchestrator–workers, ReAct, Plan-and-Execute).
  • Строить продакшен-RAG (гибридный поиск, ANN/HNSW, query rewriting, GraphRAG).
  • Разворачивать harness для агентов, настраивать guardrails, трейсинг траекторий и проводить A/B-тесты версий (промпт/модель/инструменты).
  • Оптимизировать LLM-пайплайны (DSPy / MIPROv2, управление контекстом и памятью).
  • Дообучать модели (SFT, LoRA/QLoRA) под ру-домены и внедрять function calling / MCP.

Требования

  • **Релевантный опыт работы от 5 лет**
  • **Агенты:** LangChain, LangGraph (обязательно); LlamaIndex, CrewAI (опционально).
  • **ML/NLP:** трансформеры, attention, prompt engineering (CoT, few-shot), Fine-tuning.
  • **RAG и поиск:** Qdrant, Elasticsearch или FAISS.
  • **Оценка:** LLM-as-a-Judge, Inspect AI / RAGAS / DeepEval, матстатистика для A/B-тестов.
  • **Классический ML:** CatBoost, XGBoost, скоринг, предотвращение утечек.
  • **MLOps:** Python (продакшен-код, ООП), Docker, k8s, CI/CD, MLflow/WandB, мониторинг data drift.
  • **Инференс:** vLLM, Triton, TensorRT/ONNX, квантизация, оптимизация latency и стоимости.

Условия

**Ожидаемый стек и навыки:**

  • **Агенты:** LangChain, LangGraph
  • **ML/NLP:** трансформеры, attention, prompt engineering (CoT, few-shot), Fine-tuning.
  • **RAG и поиск:** Qdrant, Elasticsearch или FAISS.
  • **Оценка:** LLM-as-a-Judge, Inspect AI / RAGAS / DeepEval, матстатистика для A/B-тестов.
  • **Классический ML:** CatBoost, XGBoost, скоринг, предотвращение утечек.
  • **MLOps:** Python, Docker, k8s, CI/CD, MLflow/WandB, мониторинг data drift.
  • **Инференс:** vLLM, Triton, TensorRT/ONNX, квантизация, оптимизация latency и стоимости.