Senior Data Scientist (LLM / Agents)
Posted Updated 5
views
Summary
Build and scale AI assistants for development and analytics using LLMs and agentic patterns, integrating retrieval systems and MLOps primitives into production pipelines.
- Создавать и развивать AI-ассистентов для разработки и аналитики: кодовые AI ассистенты для автоматизации разработки, помощник аналитика для ускорения экспериментов с использованием LLM.
- Проектировать архитектуру агентских решений и их интеграцию с платформой: определять, что остаётся доменной логикой, а что становится переиспользуемым компонентом платформы.
- Совместно с командой MLOps формировать требования к платформенным примитивам (Embedding Service, Vector Store, Retrieval/Search API) и внедрять их в пайплайны ассистентов.
- Проектировать и развивать систему оценки агентов: разрабатывать метрики, строить симуляции, изолированные и верифицируемые среды оценки.
- Вести полный цикл разработки: от ресёрча и MVP до поддержки и развития решения – с анализом ошибок и фидбека пользователей.
- Исследовать новые подходы в разработке AI-агентов: harness-среда агента, память, компактизация контекста.
- Опыт промышленной ML-разработки от 5 лет, опыт с LLM от 3 лет.
- Опыт разработки AI-агентов и понимание современных паттернов проектирования: память, планирование, циклы агента, tool use, structured output.
- Владение Python, способность системно писать код и доводить решения до продакшена.
- Ежедневное использование кодинг AI-ассистентов (Codex / Claude Code): понимание их внутреннего устройства, границ применимости, настроенный цикл разработки.
- Опыт разработки RAG-систем: retrieval, чанкование, sparse / dense / hybrid поиск, reranking, agentic retrieval.
- Понимание основ ML/DL и NLP: метрики качества, embeddings, устройство трансформеров, инференс LLM.
- Знание алгоритмов и структур данных, опыт работы со стеком (FastAPI, Docker, Redis, Postgres, Airflow, vLLM).