Senior Data Scientist (ML/LLM)

Ориентир по рынку≈ 337 000 – 362 000 ₽наша приблизительная оценка по 13 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 4,1 тыс.–4,4 тыс. $

🌍 УдалённоMiddleПолная занятость

≈ 337 000 – 362 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Смущает только, что вакансия висит давно.

2 из 4 в норме

Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 13 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.

платят меньше337 000 – 362 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Открыта уже 104 дня. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.

Висит дольше 90% вакансий того же грейда
Зарплата не указана

Открыта давно

Описание

Обязанности: 6, требования: 15. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС, техника для работы и психологическая поддержка
Не сказано: как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLLLMRAGPythonLangChainGit

ПлюсомSparkRESTFastAPIDockerRedisHive

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +46%, REST +25%, Docker +25%.

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

10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней АльфаСтрахование обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Чем предстоит заниматься

Разработка решений (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде) на основе больших языковых моделей (LLM)

Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде)

Сопровождение ML и LLM решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием)

Оценка влияния на бизнес предложенных решений

Подготовка признаков для feature store (используем Feast)

Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов

Наши требования

Понимание работы LLM моделей, их использования в связке RAG, MCP

Понимание работы базовых ML-алгоритмов

Знание метрик машинного обучения и их интерпретации

Уверенное владение Python

Знание основных фреймворков для построения RAG: llamaindex, langchain и т.п.

Общее представление об A/B-тестах

Навыки работы с Git

Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production

Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark

Опыт проведения A/B-экспериментов

Знакомство с MLFlow, dvc

Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI)

Опыт работы с Docker

Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka

Опыт работы в qlikview, superset

Мы предлагаем

Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом

Возможность внешнего обучения и прокачки твоих скиллов за счет Компании

Заботу о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, безлимитные бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом. В компании поддерживается и развивается культура ЗОЖ

Отличный социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от наших партнеров (туризм, фитнес и т.д.)

Обеспечение техникой для работы

Гибридный график работы (Вторник, среда и четверг все собираемся в офисе)

Дополнительно

«АльфаСтрахование» - крупнейшая российская частная страховая компания и технологический лидер отрасли - усиливает команду машинного обучения и работы с данными

Мы ищем data scientist’а в команду, занимающуюся созданием и поддержкой решений, в том числе ИИ агентов с использованием машинного обучения, преимущественно LLM моделей и связанной инфрастуктуры

Если у вас хорошая математическая подготовка, вы любите анализировать большие объемы данных и хотите получить опыт участия в полном цикле разработки ML-решений, а также готовы внедрять эти решения и влиять на бизнес, то мы будем рады видеть вас в нашей команде