Data Scientist / AI Engineer

200 000 – 230 000 ₽

на 39% ниже медианы рынка

≈ 2,4 тыс.–2,8 тыс. $

🌍 УдалённоMiddleПолная занятость

200 000 – 230 000 ₽≈ 2,4 тыс.–2,8 тыс. $

Стоит ли откликаться

Откликаться можно, но торгуйтесь

Платят на 39% меньше, чем за похожую работу. Откликаться можно, но о деньгах придётся договариваться.

2 из 4 в норме

Вилка ниже рынка на 39%: сколько просить сверху и какими словами

Наша компания

Data Scientist / AI Engineer (LLM, AI-агенты) Наш клиент это аутстафф-компания. Подбираем для них инженеров на длительные проекты. Сейчас ищем Data Scientist / AI Engineer.

Чем предстоит заниматься

Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, в том числе AI-агентов на базе LLM

Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению

Работать с Deep Learning в части NLP, включая архитектуру Transformer

Делать fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.)

Разрабатывать интеграции с ИТ-системами

Работать с промышленным k8s

Наши требования

Коммерческий опыт работы от 3 лет

Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ — обязательно в том числе AI-агентов на базе LLM — в роли Data Scientist / AI Engineer

Знание основ Classic Machine Learning

Хорошее знание Deep Learning (NLP)

Глубокое понимание архитектуры Transformer

Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов

Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.)

Уверенная работа со стеком Python — Torch, Transformers

Опыт разработки интеграций с ИТ-системами

Опыт промышленной работы с k8s

Data Scientist / AI Engineer с коммерческим опытом от 3 лет, который в роли DS/AI Engineer реализовал и вывел в прод решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. Человека, который одинаково уверенно чувствует себя и в классическом ML, и в глубоком обучении, и в инфраструктуре

Мы предлагаем

Полная удалёнка

Зарплата: от 200 000 до 230 000 ₽ на руки

Выплата раз в месяц

Оформление по ИП, налоги покрывают

В отклике коротко расскажите о своём опыте с LLM и AI-агентами — что именно выводили в прод, какую роль играли, какой стек использовали. Если есть кейсы с fine-tuning и промышленным k8s — обязательно упомяните

Дополнительно

Заказчик развивает ИИ-направление и выводит решения на базе LLM в промышленную эксплуатацию. Речь не про прототипы и не про пет-проекты — нужны люди, которые уже доводили AI-агентов до продакшена и понимают, что это такое на практике. Команда распределённая, работа полностью удалённая

Python, Torch, Transformers, k8s

Собеседование техническое, по каждому пункту требований. Будьте готовы отвечать на вопросы по темам, которые указаны выше — от классического ML и Transformer до проектирования агентов и продакшена