Senior Data Scientist

Компания "Код Подбора"

О работодателе:
Аккредитованная ИТ-компания.
Отечественный разработчик корпоративного ПО приглашает Data Science специалиста для работы над интеграционной платформой ESB.

Чем предстоит заниматься:
• создавать начальный датасет prompt → YAML для маршрутов Camel (вручную + синтез);
• разрабатывать пайплайн аннотации логов (аномалия, событие, причина);
• проверять точность генерации OpenAPI и разрабатывать критерии оценки качества;
• собирать embedding-корпус по документации ESB и Camel;
• сравнивать Pinecone и Qdrant на реальном retrieval latency и relevance;
• проектировать логику агентов;
• определять цепочки взаимодействия LLM (prompt flows, tools, context);
• работать с LLM и RAG;
• участвовать в fine-tuning и выборе моделей;
• передавать знания в dev-команду и ML-инфраструктуру.

Что для нас важно:
• Python, Pandas, JSON, PyYAML, Jupyter;
• обработка логов, YAML, XML, Camel DSL, Markdown, .http файлы;
• ML / LLM Prompt Engineering, RAG, LangChain, transformers;
• OpenAI embeddings, SentenceTransformers, Pinecone, Qdrant;
• metrics design (BLEU, cosine, factual score, hallucination);
• синтез обучающих данных: JSONL, prompt-response sets;
• manual + semi-auto markup workflows;
• Precision@k, F1, HitRate, Retrieval latency;
• seaborn / matplotlib, графы последовательностей;
• Git, Issues, PR-review, Markdown.

Дополнительно оценим:
• опыт с Apache Camel (чтение DSL, понимание маршрутов);
• опыт участия в обучении моделей (LoRA, SFT);
• знание LLM-evaluation фреймворков (TruLens, DeepEval, Ragas);
• навыки генерации synthetic datasets и/или использования OpenAI functions.

Условия:
• участие в создании продуктовых решений международного уровня, ориентированных на эффективное ведение бизнеса для наших партнёров;
• гибкое начало дня и возможность работать удалённо из любой точки;
• просторный удобный офис (Санкт-Петербург);
• ДМС со стоматологией для сотрудника и выгодные условия приобретения полисов ДМС для всей семьи;
• выстроенная система наставничества с первого дня адаптации и обучение за счёт компании: повышение экспертизы в разных продуктовых командах, внешние курсы, корпоративный университет и библиотеки, участие в IT-конференциях, в том числе в качестве спикера;
• индивидуальный подход к выбору корпоративных льгот: спорт, изучение иностранных языков, здоровье, обучение (в том числе для детей);
• корпоративные тарифы на сотовую связь;
• компенсация за использование личного оборудования.

Открыть контакты работодателя

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы открыть контакты работодателя