Data Scientist (middle)

Здравствуй!

ИнтернетУрок — это крупнейшая в России общеобразовательная онлайн-школа, библиотека видеоуроков и других материалов по школьной программе, резидент «Сколково», ведущая EdTech-компания.

Мы работаем в сфере онлайн-образования с 2009 года. Минпросвещения и Минцифры включают ИнтернетУрок в перечни социально значимых сайтов и ресурсов, рекомендованных для дистанционного обучения. Мы входим в списки крупнейших российских EdTech-компаний и IT-компаний, аккредитованных Минцифры. У нас более 3,5 млн пользователей ежемесячно, в компании работает 1000+ человек, а в нашей Домашней школе дистанционно получают образование с 1-го по 11-й класс почти 20 тысяч детей из 100 стран мира.

Сейчас у нас открыта вакансия Data Scientist:

Основные задачи:

— Разрабатывать AI-решения на базе LLM, включая RAG-системы и специализированных ассистентов.
— Строить векторные базы знаний и реализовывать векторный поиск для улучшения качества генерации.
— Решать прикладные NLP-задачи: классификация, суммаризация, извлечение информации.
— Анализировать данные, искать инсайты и корреляции, проверять гипотезы.
— Выводить ML-модели в production и настраивать их мониторинг совместно с DevOps.

Наши пожелания к успешному кандидату:

— Уверенное знание Python, умение писать читаемый и поддерживаемый код.
— Стек: SQL (у нас ClickHouse), Scikit-learn, Numpy, Pandas, TensorFlow/PyTorch, LangChain/LangGraph* (желательно, можно изучить на месте).
— Знания: классические алгоритмы ML (линейные модели, деревья, бустинг), принципы построения RAG-пайплайнов и работы векторного поиска.
— Облачная платформа: YandexCloud.

Будет плюсом:

— Опыт работы с векторными БД.
— Знание инструментов для MLOps (например, MLflow).
— Опыт полного цикла вывода ML-моделей в production.

Наши условия:

— Оформление по ТК РФ в первый рабочий день.
— График работы: гибкое начало рабочего дня с 8.00 до 10.00.
— Комфортный просторный офис в центре Москвы, в пяти минутах от станции метро «Тверская».
— ДМС после испытательного срока.
— Развитая корпоративная культура и открытые коммуникации в команде.
— Возможность принимать решения внутри команды и влиять на развитие продукта.