Наша команда разрабатывает персонального карьерного ассистента для соискателей — AI-продукт, который помогает пользователям лучше раскрывать профессиональный потенциал, принимать более уверенные карьерные решения и находить наиболее эффективный путь к желаемой работе.
Мы ищем LLM / NLP Data Scientist, который поможет разрабатывать и развивать ключевые навыки карьерного ассистента: от карьерных рекомендаций и помощи с резюме до подготовки к интервью.
Обязанности:
-
Вести полный цикл разработки моделей: от постановки задачи и сбора данных до деплоя в production и мониторинга качества;
-
Прототипировать LLM-решения, проводить эксперименты с open-source и vendor-моделями;
-
Формировать датасеты для обучения и оценки моделей (включая human-разметку);
-
Разрабатывать пайплайны оценки качества ассистента: offline-метрики, human evaluation, LLM-as-a-judge, A/B-эксперименты;
-
Файнтюнить модели под продуктовые сценарии, улучшать качество генерации, понимания контекста и персонализации;
-
Участвовать в проработке новых сценариев ассистента совместно с продуктовыми командами, аналитиками и дизайнерами.
Требования:
-
Опыт внедрения и эксплуатации ML-моделей в production;
-
Опыт разработки решений на базе LLM: prompt engineering, RAG, function calling, structured outputs, reasoning, agents;
-
Опыт работы с пайплайнами оценки качества LLM-моделей: offline-метрики, human evaluation, LLM-as-a-judge, A/B-эксперименты;
-
Глубокое понимание метрик и подходов к оценке качества для различных NLP-задач;
-
Уверенное владение Python и стеком ML/NLP-инструментов (sklearn, scipy, pytorch, transformers, peft и др.);
-
Сильные навыки коммуникации и способность объяснять сложные идеи понятным языком;
-
Практический опыт файнтюнинга LLM-моделей под продуктовые сценарии будет большим плюсом.
Условия:
- Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса;
- Гибкий график рабочего дня;
- Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок;
- Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);
- Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.