Cloud.ru·Москва·29 сент.
Data Scientist (NLP, LLM, Agents)
Ориентир по рынку≈ 325 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 16 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьПродуктовая
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вместо вилки в объявлении «Конкурентный уровень дохода»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вместо вилки в объявлении «Конкурентный уровень дохода». Ориентир на созвон: столько платят в 16 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
- Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 20 дней, признаков фиктивного найма нет.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 9, требований 17. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС со стоматологией, гибкий график, компенсация спорта и аккредитованная IT-компания
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноNLPLLMMLLangChainRAGPyTorchPython
ПлюсомDockerKubernetesFastAPI
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
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
Наши 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
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
Мы предлагаем
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
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
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).