yandex

Дата-сайентист

От 3 до 6 лет • Гибрид

ОБЯЗАННОСТИ

  • Разработка и внедрение агентных систем на базе LLM для выполнения сложных пользовательских и бизнес-задач.
  • Проектирование агентных и мультиагентных workflows: tool calling, state management, memory, planning, routing и human-in-the-loop.
  • Разработка и развитие RAG-систем: индексация данных, retrieval, reranking и формирование контекста.
  • Интеграция агентов с внутренними сервисами, API, базами данных и внешними платформами.
  • Создание внутренних бенчмарков и eval-пайплайнов для агентных и RAG-систем.
  • Тестирование моделей и систем, анализ качества, latency и стоимости их работы.
  • Дообучение open-source моделей, а также retriever- и reranker-компонентов.
  • Совместная работа с командами разработки, аналитики и продукта.
  • Исследование новых подходов в области LLM-агентов и внедрение успешных решений в production.

ТРЕБОВАНИЯ

  • Опыт работы от 2 лет в NLP/ML/LLM-разработке.
  • Практический опыт создания и внедрения агентных систем.
  • Понимание архитектуры LLM-агентов: tool calling, state management, memory, planning, routing и error handling.
  • Опыт работы с LangGraph, LangChain, ADK или аналогичными фреймворками.
  • Опыт разработки RAG-систем.
  • Понимание подходов и этапов retrieval: hybrid search, filtering и reranking.
  • Опыт fine-tuning моделей с использованием PyTorch и Transformers.
  • Уверенное владение Python и опыт разработки backend-сервисов для ML.
  • Понимание принципов ML System Design.

Будет плюсом

  • Опыт построения мультиагентных систем.
  • Опыт работы с Langfuse, OpenTelemetry или аналогичными инструментами для tracing и observability LLM-приложений.
  • Опыт построения eval-систем для LLM-агентов и RAG: offline/online evaluation, автоматические метрики, LLM-as-a-judge и анализ качества выполнения задач.
  • Понимание вопросов безопасности LLM-систем: prompt injection, access control и безопасный tool calling.
  • Опыт работы с Docker, Kubernetes и облачной инфраструктурой.
  • Опыт развёртывания моделей для inference с использованием FastAPI, KServe, NVIDIA Triton, vLLM или SGLang.
  • Опыт оптимизации систем по latency, throughput и стоимости.
  • Понимание blockchain/Web3, EVM и принципов работы смарт-контрактов.

УСЛОВИЯ

  • Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ.
  • Конкурентный уровень дохода: оклад и годовой бонус.
  • ДМС со стоматологией и возможностью подключения детей и родственников к программе.
  • Прозрачная система мотивации, позволяющая влиять на уровень дохода.
  • Работа в команде профессионалов.
  • Участие в создании инновационных продуктов.
  • Гибкое начало рабочего дня и сокращённый рабочий день по пятницам.
  • Офис в центре Москвы.
  • Льготная программа ипотечного и потребительского кредитования.

Ещё у нас

  • Возможности вертикального и горизонтального роста.
  • Бонусные программы от компаний-партнёров.
  • Реферальная программа с бонусом за успешную рекомендацию кандидата.
  • Материальная помощь при рождении детей и в других семейных обстоятельствах.
  • Обучение в Корпоративном университете за счёт компании.
  • Участие в профильных конференциях в качестве спикера или слушателя.
  • Корпоративная жизнь: спортивные комьюнити и клубы по интересам — настольные и интеллектуальные игры.

Подходит вакансия?

Оставь нам свое резюме и контактные данные

Не забудь прикрепить резюме файлом

.pdf.doc.docx