Middle/Senior Data Scientist

Описание

Сейчас мы развиваем и усиливаем нашу команду, и у нас для тебя есть вакансия — Middle/Senior Data Scientist Основные вызовы и задачи: ​​​​Исследование и внедрение современных архитектур, а также подходов к обучению моделей. Разработка AI-агентов прогнозирования. Агрегация прогнозов – объединение результатов агентов в единый прогноз с доверительными интервалами. Детектирование аномалий – выявление отклонений от прогнозов, генерация алертов в реальном времени. Сценарное моделирование – симуляция бизнес-сценариев и расчёт влияния на прибыльность, запасы, доступность. Генерация action plans – автоматическое формирование планов действий на горизонте до 12/24/36 месяцев. Создание и поддержка специализированных датасетов для адаптации моделей под прогнозирования и моделирования продаж. Оптимизация моделей для production-среды (квантизация, дистилляция). Разработка стандартов и процессов обучения моделей. Ты идеально нам подходишь, если у тебя есть: Оконченное профильное высшее образования. Глубокое понимание современных архитектур и методов обучения языковых моделей. Глубокое понимание след. библиотек – CatBoost, LSTM, Prophet, Croston, ансамблевые методы и др. Практический опыт файнтюнинга различных LLM под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO). Уверенное владение Python и экосистемой ML и LLM-инструментов (PyTorch, TRL, Accelerate, PEFT, Transformers, VLLM, scikit-learn, pandas, NumPy, etc). Живой интерес к сфере GenAI, опыт работы с популярными вендорными и open-source моделями (Qwen, Llama, DeepSeek, GPT-OSS). Практический опыт создания решений на базе LLM (prompt engineering, RAG, function calling, structured outputs, reasoning, agents). Понимание методов оценки качества LLM (бенчмарки, human eval, LLM-as-Judge) и метрик для различных NLP-задач. LLM и агентные системы – опыт с OpenAI/Gemini/Claude API, Microsoft Copilot Studio, мультиагентные архитектуры. Хорошее знание метрики прогнозирования – WMAPE, MAPE, MAE, bias и др. Умение балансировать исследовательские задачи и бизнес-требования. Будет плюсом: опыт внедрения LLM-решений в продакшн. Успешному кандидату мы готовы предложить: Возможность строить карьеру в динамичной атмосфере лидирующей инновационной компании с одним из сильнейших портфелей препаратов в отрасли. Компенсация мобильной связи. Комфортный и стильный офис в Москва-сити. Гибридный формат работы(3 офис /2 дом или 4 офис/1дом).