П

Senior AI Engineer / Senior Data Scientist (LLM & Prompt Engineering)/Дата-сайентист

ПартДизайн
Санкт-Петербург
🏢 Офис
Middle
Полная занятость
Россия
Описание вакансии

Привет! Мы – перспективный динамичный стартап, работающий в формате R&D.

У нас есть несколько проектов: в сфере здоровья и здорового образа жизни, голосовой помощник, помощник для оценки работы менеджеров поддержки.

Наша энергичная команда увлечена созданием инновационных технологичных решений с использованием ML, LLM, AI.

Сейчас мы в поиске проактивного Senior AI Engineer / Senior Data Scientist (LLM & Prompt Engineering).

Чем предстоит заниматься
Разрабатывать и оптимизировать решения на базе LLM (Large Language Models) для продуктовых и внутренних задач.
Проектировать и создавать эффективные prompt-стратегии (prompt engineering, chain-of-thought, tool usage и др.).
Анализ и выбор AI-моделей под конкретные бизнес-задачи (OpenAI, Anthropic, open-source модели и др.)
Разрабатывать и внедрять пайплайны fine-tuning и RLHF / RLAIF.
Оптимизация моделей по метрикам качества, latency и стоимости.
Работа с embedding-моделями, retrieval (RAG) и векторными БД.
Проведение экспериментов, A/B тестов и оценка качества генеративных моделей.
Участие в архитектурных решениях AI-продуктов.
Настройка и контроль процессов обучения моделей (training pipelines).
Мониторинг и улучшение производительности моделей в продакшене.
О тебе
Опыт работы 5+ лет в Data Science / Machine Learning / AI.
Глубокое понимание архитектуры LLM (Transformer, attention, tokenization).
Практический опыт: prompt engineering (разные техники и паттерны), fine-tuning моделей (LoRA, PEFT, full fine-tune), RL-подходов (RLHF / PPO / reward modeling).
Знание различий между современными моделями (GPT, Claude, LLaMA, Mistral и др.).
Умение выбирать модель под задачу с учетом trade-offs (качество / стоимость / latency).
Опыт работы с: PyTorch / TensorFlow, Hugging Face ecosystem.
Понимание: как обучаются LLM, как устроены датасеты и preprocessing, evaluation подходов (BLEU, ROUGE, human eval, LLM-as-a-judge).
Опыт работы с RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Уверенное владение SQL-базами, MongoDB и обработкой данных.
Системное мышление и способность работать с неопределенностью.
Умение самостоятельно принимать архитектурные решения.
Навыки коммуникации и объяснения сложных концепций.
Будет плюсом
Опыт деплоя моделей (Docker, Kubernetes, cloud).
Работа с векторными БД (FAISS, Pinecone, Weaviate).
Опыт оптимизации inference (quantization, distillation).
Понимание multi-agent систем.
Опыт разработки AI-продуктов с пользовательским интерфейсом.

Почему у нас круто?

Никакой бюрократии, только реальное влияние на продукт и воплощение своих идей в жизнь.
Профессиональный рост вместе с масштабированием стартапа.
Стартап-культура, где важен результат, а не формальности.
Команда профессионалов, которые горят своим делом.
Что мы предлагаем
Трудоустройство по ТК РФ.
Удаленный формат работы, гибрид или офис г. Санкт-Петербург, м. Чкаловская.
Премии по результатам работы.

Если ищешь интересные проекты и задачи, пиши нам!

Технологии и навыки
AI-помощник
ИсточникСкрыто
Опубликовано7 июл.
Настоящий работодатель никогда не попросит перевести деньги, продиктовать код из SMS, войти под чужим аккаунтом или поставить непонятное приложение. Столкнулся с таким при отклике — прекращай переписку и расскажи нам в чате с основателем или через форму обратной связи.