Data Scientist LLM

21 Марта

Партнерские Вакансии

Компания "WaveAccess"

WaveAccess ищет дата-сайентиста, который присоединится к нашей команде и будет участвовать в инновационных проектах. В этой роли вы будете работать как с классическими табличными данными, так и с большими языковыми моделями (LLM), создавая ценные инсайты и решения для клиентов по всему миру.

Обязанности

• Интеграция LLM: разработка, дообучение и внедрение моделей для анализа текста и данных
• Анализ данных: продвинутый анализ реальных датасетов, извлечение значимых инсайтов, поддержка принятия решений
• Text Mining и NLP: извлечение релевантной информации из больших объемов текста
• Разработка моделей: построение и валидация предиктивных моделей в разных доменах
• Инновации: мониторинг трендов в LLM/NLP и применение новых подходов к сложным задачам
• Участие в пресейлах как технический эксперт по data science

Требования

• 3+ лет опыта на позиции Data Scientist
• Английский B2+, уверенное общение с носителями
• Глубокие знания нейросетей для последовательностей (RNN, LSTM, Transformers, CNN, attention)
• Опыт работы с LLM; знание RAG и LLM-агентов
• Уверенные навыки Python
• Опыт презентации результатов
• Опыт в MLOps

Технологии

• Python
• Transformers
• LLM + RAG
• Стандартный NLP-стек
• Стандартный ML-стек
• Базовый SQL
• Git
• Векторные БД (Postgres + pgvector / Milvus / Qdrant / Faiss)

Предпочтительно

• Знание классических подходов ML
• Знание математической статистики
• Опыт работы с AWS (EC2, S3)
• Linux, bash, ssh
• Опыт коммуникации с бизнес-стейкхолдерами (письменно и устно)
• Опыт полного цикла разработки

Будет плюсом

• Опыт разработки REST API
• Snowflake
• Docker
• Понимание CI/CD
• Java/C++/другие языки

Мы предлагаем

• Работу в динамичной международной команде

• Оформление по ТК, 100% оплату больничных и отпуска

• Возможность сотрудничества через ИП или самозанятость

• Участие в зарубежных и российских проектах

• Медицинскую страховку со стоматологией

• Необходимое оборудование для работы

• Корпоративные программы обучения

• Широкие возможности для самореализации, профессионального и карьерного роста

• Демократичный подход к процессам и гибкое начало рабочего дня рабочего дня