Data Scientist - II

Netomi — ведущая платформа агентного ИИ для клиентского опыта enterprise-уровня. Мы работаем с крупнейшими мировыми брендами, такими как Delta Airlines, MetLife, United и другими, чтобы обеспечить масштабную автоматизацию агентов на протяжении всего клиентского пути. Наша no-code платформа обеспечивает самое быстрое время выхода на рынок, самую низкую совокупную стоимость владения и простое, масштабируемое управление ИИ-агентами для любых сценариев использования CX. При поддержке WndrCo, Y Combinator и Index Ventures мы помогаем предприятиям повышать эффективность, снижать затраты и улучшать качество обслуживания клиентов.

Хотите стать частью революции в области ИИ и изменить то, как работают крупнейшие мировые бренды? Присоединяйтесь к нам!

Описание вакансии

Верите ли вы в миссию разведывательных агентств? Интересуетесь решением сложных программных и технических задач?

Если вы заинтересованы в работе над одними из самых сложных технических и программных задач, мы хотим поговорить с вами о работе и карьерных возможностях в Netomi.

Мы ищем старшего специалиста по данным (Senior Data Scientist) с глубокой экспертизой в области больших языковых моделей (LLM) и современных систем ИИ, который присоединится к нашей команде. Эта роль сочетает в себе передовые исследования, быстрое прототипирование и внедрение на производственном уровне для предоставления инновационных решений на базе ИИ. Вы будете руководить проектами в области NLP и машинного обучения от концепции до внедрения, выступая как непосредственным исполнителем, так и ключевым техническим консультантом.

Исследования и инновации

Будьте в курсе последних исследований LLM, архитектур и достижений в этой области, включая модели реального времени и мультимодальные системы. Оценивайте новые методы и методики для потенциального применения в решении бизнес-задач. Отслеживайте разработки в области трансформерных архитектур, подходов к дообучению (fine-tuning), оптимизации моделей и инференса в реальном времени. Исследуйте и оценивайте новые возможности LLM, фреймворки и функции API по мере их появления.

Проектирование решений и прототипирование

Определяйте подходы к решению сложных ИИ-задач с использованием передовых LLM. Разрабатывайте и создавайте прототипы (proof-of-concept) для проверки технической осуществимости. Быстро прототипируйте приложения на базе LLM, используя современные фреймворки и инструменты оркестрации. Проводите строгие эксперименты для оценки различных подходов и методик. Работайте в мультидисциплинарных командах и налаживайте профессиональные связи с экспертами в предметной области.

Разработка на производстве и инженерия программного обеспечения

Пишите чистый, поддерживаемый код производственного качества, следуя лучшим практикам инженерии программного обеспечения и шаблонам проектирования. Разрабатывайте надежные, масштабируемые агентные рабочие процессы с использованием фреймворков оркестрации (таких как LangGraph, CrewAI или аналогичных). Реализуйте продвинутые функции LLM, включая вызов инструментов (tool calling), вызов функций (function calling), структурированные выходные данные и многоходовые диалоги. Создавайте системы производственного уровня, используя Model Context Protocol (MCP) и другие новые стандарты. Проектируйте и внедряйте масштабируемые, отказоустойчивые архитектуры для приложений на базе LLM в реальном времени. Проводите тщательные проверки кода и поддерживайте высокие стандарты качества кода. Оптимизируйте код для производительности, эффективности использования памяти и экономической целесообразности в производственных средах.

Эксперименты и оптимизация

Разрабатывайте строгие эксперименты для проверки гипотез и оценки производительности моделей. Создавайте фреймворки оценки для выходных данных LLM, производительности системы и пользовательского опыта. Оптимизируйте стратегии инженерии промптов (prompt engineering), подходы к дообучению (fine-tuning) и эффективность инференса. Проводите A/B-тестирование, сравнительный анализ производительности и статистический анализ.

• 3-5 лет опыта в области науки о данных, машинного обучения и разработки ИИ с сильным фокусом на приложениях NLP и LLM
• Степень бакалавра/магистра или выше в области компьютерных наук, машинного обучения, статистики или смежной технической области
• Подтвержденный опыт создания и внедрения производственных ML/AI систем от исследования до развертывания
• Отличное знание Python с прочными основами инженерии программного обеспечения (ООП, шаблоны проектирования, тестирование)
• Глубокий практический опыт работы с фреймворками и API LLM (OpenAI, Anthropic или аналогичными)
• Сильный опыт работы как минимум с одним фреймворком глубокого обучения (PyTorch или TensorFlow)
• Владение современными фреймворками оркестрации ML и агентными фреймворками (LangGraph, CrewAI, LangChain или аналогичными)
• Глубокое понимание техник NLP: эмбеддинги, извлечение информации, семантический поиск, классификация
• Опыт работы с разнообразными ML моделями: нейронные сети, трансформеры, SVM, Random Forest, кластеризация, байесовские модели
• Практический опыт работы с продвинутыми функциями LLM: вызов инструментов (tool calling), вызов функций (function calling), многоходовые диалоги, структурированные выходные данные
• Глубокое знание практик разработки программного обеспечения: контроль версий (Git), тестирование (pytest)
• Опыт работы с REST API, асинхронным программированием и созданием масштабируемых бэкенд-сервисов
• Знакомство с векторными базами данных и системами эмбеддингов (Pinecone, Weaviate, FAISS или аналогичными)
• Знание распределенных вычислений, облачных платформ (AWS, GCP или Azure) и контейнеризации (Docker)
• Сильные навыки проектирования экспериментов с возможностью формулирования гипотез и проведения строгого анализа
• Отличные навыки решения проблем и интеллектуальное любопытство для отслеживания исследований в области ИИ
• Самомотивация с доказанной способностью работать в мультидисциплинарных командах