Team Lead Data Scientist (направление LLM)

ЦТиП — аккредитованная IT-компания, нас уже 2000 сотрудников. Мы разрабатываем цифровые решения и продукты для промышленности, активно реализуем проекты по модернизации текущей IT инфраструктуры и проектированию новой.

AI-команда коммерческой дирекции реализует AI-продукты для коммерческого направления бизнеса: рыночная аналитика, управление цепочками поставок, продажи. Команда уже собрана и работает — сейчас мы расширяемся.

Ищем руководителя команды Data Scientist'ов (2–3 человека): решения на базе больших языковых моделей под задачи коммерческого блока — корпоративные ассистенты, RAG-системы поиска по внутренней документации, автоматизация обработки документов и текстов.

Важное про роль: задачи почти никогда не приходят готовым техническим заданием. Всё начинается с разговора с бизнесом — и мы ищем человека, которому этот разговор в удовольствие: вытащить из идеи заказчика реальную потребность, оценить, стоит ли она того, и довести до работающего продукта.

Основные задачи:

• Руководство командой Data Scientist'ов (2–3 человека): постановка и приоритизация задач, код-ревью, развитие и оценка сотрудников.
• Технические решения внутри команды: выбор моделей и подходов под конкретные задачи, участие в формировании roadmap LLM-продуктов вместе с Head of DS.
• Проектирование и разработка решений на базе больших языковых моделей: RAG-системы, AI-ассистенты, агентные системы, автоматизация обработки документов и текстов.
• Построение системы оценки качества LLM-решений: метрики, бенчмарки, LLM-as-a-judge, A/B-тестирование.
• Вывод решений в промышленную эксплуатацию совместно с ML-инженерами: оптимизация инференса, контроль стоимости и латентности.
• Работа с бизнес-заказчиками: выявление потребностей, превращение их запросов и идей в конкретные проекты и продукты — от постановки задачи и оценки эффекта и трудоёмкости до презентации результатов руководству.
• Контроль безопасности использования LLM: работа с конфиденциальными данными, защита от prompt injection, соответствие внутренним политикам информационной безопасности.
• Участие в найме, онбординге и развитии сотрудников команды.

Наши ожидания:

• Желание работать с бизнесом напрямую. Вам интересно общаться с заказчиком, слышать за его идеей реальную задачу и превращать её в проект и продукт, а не получать готовое ТЗ и закрывать по нему задачи. Для этой роли это не «мягкий навык в довесок», а половина работы.
• Опыт работы в Data Science от 3 лет, из них от 1,5–2 лет — практический опыт вывода LLM-решений в промышленную эксплуатацию (не только пет-проекты).
• Опыт управления командой от 2 человек или устойчивый опыт технического лидерства: постановка задач, ревью, менторинг.
• Глубокое понимание архитектуры трансформеров и современных больших языковых моделей (GPT, Claude, Llama, Qwen, Mistral и др.), понимание их ограничений и применимости.
• Практический опыт построения RAG-систем: векторные базы данных (FAISS, Qdrant, Milvus и т.п.), эмбеддинги, стратегии чанкинга, реранкинг.
• Уверенный Python: PyTorch, HuggingFace Transformers, LangChain/LlamaIndex или аналоги.
• Активный пользователь AI-ассистентов для разработки (Claude Code, Codex): написание и ревью кода, повседневные рабочие задачи. Ждём, что вы уже встроили эти инструменты в свою работу и сможете задать такую практику в команде.
• Опыт проектирования системы метрик и оценки качества генеративных моделей: от разметки эталонного датасета до регулярных замеров в проде.
• Понимание MLOps/LLMOps: версионирование моделей и промптов, мониторинг качества в промышленной эксплуатации, CI/CD.
• Умение говорить с бизнесом на языке эффекта: оценка ценности решения, защита подхода и результатов перед заказчиком.
• Английский язык на уровне чтения технической документации и статей (B1+).

Будет плюсом:

• Опыт дообучения моделей: fine-tuning, LoRA/QLoRA, работа с GPU-инфраструктурой.
• Опыт развёртывания open-source LLM в контуре компании, on-premise (vLLM, TGI, Ollama и т.п.) — у нас это актуально из-за работы с конфиденциальными данными.
• Опыт построения мультиагентных систем.
• Публикации, выступления на конференциях, вклад в open-source.
• Опыт работы в промышленных или производственных компаниях.

Условия:

• Оформление по ТК РФ в штат аккредитованной IT-компании, белая заработная плата, годовой бонус по результатам работы
• Гибридный или удаленный формат работы, график 5/2 с гибким началом дня
• Современный стек, доступ к GPU-ресурсам и API коммерческих LLM, возможность разворачивать open-source модели в контуре компании
• Реальное влияние на техническую стратегию по LLM: архитектурные решения принимаются внутри команды, а не спускаются сверху
• Программа заботы о здоровье сотрудников с первого месяца работы (ДМС, корпоративный спорт)
• Для детей сотрудников предусмотрены: ежегодные Новогодние подарки, ежегодные летние лагеря отдыха
• Доступ к корпоративной OnLine библиотеке
• Обучение в программах Корпоративного университета
• Корпоративные скидки BestBenefits, где собраны лучшие предложения от более 900 брендов товаров и услуг, доступные в разных городах России
• Территориальное расположение офиса – станция метро Павелецкая