Data Scientist (NLP)

Описание

Привет!

Мы быстрорастущая продуктовая компания в сфере iGaming с глобальным присутствием и высоконагруженными сервисами, работающими на международных рынках. Мы создаём технологичные продукты с миллионами пользователей и активно внедряем современные ML- и LLM-решения в ключевые бизнес-процессы.

В этой роли вы будете заниматься ресерчем, проверкой гипотез и внедрением решений на базе Large Language Models, разрабатывать real-time ML-сервисы и участвовать в полном жизненном цикле ML-продуктов от идеи до промышленной эксплуатации. Если вам интересно работать на стыке науки, инженерии и продукта, создавать решения, которыми пользуются тысячи и миллионы пользователей эта позиция для вас.

Обязанности:

• Проведение исследований и проверка гипотез команды с использованием LLM в прикладных бизнес-задачах

• Генерация и проработка идей по улучшению существующих ML-решений и продуктов

• Разработка и внедрение продуктов на базе LLM-моделей (Text Classification, Summarization, Question Answering и др.)

• Проектирование и разработка real-time ML-сервисов

• Дообучение и настройка BERT-like и GPT-like трансформеров под бизнес-задачи

• Построение и поддержка ML-пайплайнов, участие в LLMOps-процессах

• Мониторинг качества моделей, анализ метрик, принятие решений о переобучении и доработках

• Поддержка моделей в продакшене, улучшение стабильности и качества решений

• Подготовка и ведение технической документации по моделям и решениям

Требования:

• Коммерческий опыт работы в Data Science от 2 лет

• Уверенное владение Python и ML-стеком

• Опыт работы с классическими и современными NLP-инструментами: TensorFlow / PyTorch, NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers, NumPy, pandas, Scikit-learn

• Практический опыт работы с LLM: Prompt Engineering, дообучение GPT-like моделей

• Понимание жизненного цикла ML-моделей и принципов ML-разработки в продакшене

• Опыт работы с LLMOps-инструментами: LangChain, LlamaIndex, плагины для LLM

• Глубокое понимание и практический опыт работы с LoRA, QLoRA, FAISS, Elasticsearch

• Опыт оркестрации ML-пайплайнов (Airflow, MLflow)

• Знание best practices разработки ПО: контроль версий, тестирование, CI/CD

• Проактивный подход, умение самостоятельно находить решения и доводить задачи до результата

Будет плюсом:

• Опыт упаковки ML-решений в микросервисы (FastAPI, Docker)

• Опыт разработки высоконагруженных или real-time ML-систем

• Участие в построении end-to-end ML-продуктов

• Опыт работы в продуктовых или международных командах

Предлагаем:

• Удалённую работу из любой точки мира или офис в МСК (по желанию)

• Гибкий график с плавающим началом рабочего дня

• Гибкий формат сотрудничества

• Конкурентную заработную плату

• Работу с современными технологиями и интересными задачами

• Работу в международном iGaming-холдинге

• Поддержку команды и качественный онбординг

• Профессиональный рост

Почему Igaming?

iGaming одна из самых динамичных и технологически сложных индустрий: высокие нагрузки, миллионы пользователей, быстрые продуктовые итерации и большое количество нетривиальных задач для Data Science. Здесь NLP и LLM используются не для экспериментов , а для решения реальных бизнес-задач от автоматизации процессов до улучшения пользовательского опыта.

Если вам интересно работать с LLM в живом продукте, влиять на метрики и видеть результат своей работы будем рады познакомиться