NLP Data Scientist

Ориентир по рынку≈ 341 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 12 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🌍 УдалённоMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 341 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Сначала уточните детали

Висит дольше, чем обычно закрываются такие вакансии: сначала убедитесь, что найм ещё идёт.

2 из 4 в норме

Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту

Деньги

Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 12 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.

платят меньше341 000 – 400 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Открыта дольше обычного для таких вакансий. Что на это указывает:

Висит 258 дней
Висит дольше 90% вакансий того же грейда
Зарплата не указана

Висит долго

Описание

Обязанности: 21, требования: 6. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС со стоматологией и гибкий график
Известно: испытательный срок
Не сказано: как оформят, из каких стран можно работать и условия испытательного срока

Подробно

Что требуют

ОбязательноNLPLLMLangChainRAGFastAPIGitDocker

Надбавка к зарплате на этом уровне: Git +8%.

Ясно

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

Наша компания

Ты будешь работать в команде, которая создаёт ML- и AI-решения для продуктов Точка Банка. Наш фокус — end-to-end-разработка: от исследования идеи и проверки гипотезы до запуска решения в продакшен и оценки его влияния на бизнес. Задачи разные — от аналитики и классических ML-моделей до диалоговых ассистентов и сложных LLM-агентов. Мы помогаем продуктовым командам работать эффективнее и запускать полезные решения для пользователей. Берём в работу проекты, которые способны принести измеримую ценность бизнесу и клиентам. Мы развиваем существующие сервисы и запускаем новые AI-продукты. Уже создали двух ассистентов — для бухгалтера и для селлера на маркетплейсах. Сейчас продолжаем развивать их и создаём ассистентов для других направлений.

Чем предстоит заниматься

Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и продуктовыми командами: разбирать задачи, формулировать и валидировать гипотезы, определять метрики успеха

Проектировать архитектуру LLM-агентов и сервисов, разрабатывать MVP и доводить решения до продакшена

Много работать с промптами: проектировать системные и пользовательские инструкции, создавать prompt chains, управлять контекстом, тестировать и улучшать качество ответов

Интегрировать разные LLM в продукты с учётом их возможностей, ограничений, стоимости, скорости работы и особенностей API

Использовать function calling, tool calling, structured output и другие механизмы взаимодействия LLM с внешними системами

Разрабатывать агентные пайплайны и управлять их состоянием с помощью LangGraph

Проектировать RAG-пайплайны: подготавливать и индексировать данные, настраивать поиск и формирование контекста для модели

Создавать системы оценки и мониторинга качества LLM-решений, анализировать ошибки и находить способы их устранения

Считать технические метрики для отдельных этапов пайплайна и бизнес-метрики продукта

Взаимодействовать с backend-разработчиками, аналитиками, продуктовыми менеджерами и другими участниками команды

Есть опыт проектирования и реализации сервисов с использованием NLP и LLM от 3 лет

Умеешь проектировать промпты для сложных сценариев: работать с системными инструкциями, few-shot-примерами, контекстом, форматами ответа и цепочками вызовов

Понимаешь особенности разных LLM: знаешь их сильные стороны, ограничения, контекстные окна, особенности следования инструкциям и типичные причины нестабильных ответов

Умеешь выбирать модель под задачу с учётом качества, latency, стоимости и требований к инфраструктуре

Есть опыт использования function calling или tool calling для интеграции LLM с внешними API и внутренними сервисами

Есть опыт работы со structured output: умеешь получать от модели данные по заданной схеме, валидировать ответы и обрабатывать ошибки генерации

Умеешь разрабатывать агентные системы и пайплайны на LangGraph

Есть опыт end-to-end-разработки LLM-сервисов — от прототипа и подготовки данных до API, мониторинга и запуска в продакшен

Есть опыт разработки сервисов на FastAPI или Streamlit

Умеешь работать с Git: создаёшь ветки, оформляешь merge-реквесты и понимаешь, почему большие файлы и модели не стоит хранить в репозитории

Умеешь работать с Docker

Наши требования

Опыт разработки RAG-систем и понимание подходов к разбиению документов, построению эмбеддингов, retrieval и reranking

Опыт создания evaluation-пайплайнов для LLM, в том числе с использованием LLM-as-a-Judge

Понимание принципов A/B-тестирования и опыт оценки влияния ML-решений на продуктовые метрики

Опыт работы с observability-инструментами для LLM-приложений: трассировкой вызовов, анализом токенов, latency и ошибок

Опыт обучения или дообучения нейросетей на нескольких GPU с использованием DDP или FSDP

Опыт работы с разными фреймворками для создания LLM-приложений и агентов

Мы предлагаем

Официальная зарплата до 550 000 ₽. Точная сумма зависит от твоих навыков и ожиданий — обсудим их на собеседовании. Это сумма до вычета налогов. Помни, что с 2025 года ставка НДФЛ меняется в зависимости от суммарного дохода за год

Пятидневная рабочая неделя с гибким началом и окончанием дня

Удалёнка или любой офис в городах присутствия. Наши офисы — это продуманные опенспейсы с комфортными рабочими местами и зонами отдыха. Ты можешь самостоятельно выбрать, где работать — ходить в офис необязательно

Понятная система развития и роста по грейдам

Возможность работать по-своему. Никто не будет навязывать свои методы. Делаем так, чтобы каждый был услышан и мог влиять

Необходимая техника

Бесплатное обучение: ты сможешь ездить на IT-конференции, митапы и хакатоны и проходить курсы за счёт компании. А ещё пользоваться нашей библиотекой и платформой с онлайн-курсами

Комфорт не только в работе, но и в жизни. После испытательного срока: ДМС со стоматологией и 4 дополнительных выходных в год

Онлайн-кабинет сотрудника, где ты можешь заказать справку, поставить отпуск или отгул, заказать технику или посмотреть выплаты

Активная корпоративная жизнь: устраиваем кинопоказы, спортивные марафоны и корпоративы, которые потом ещё долго вспоминают