Senior Data Scientist
Posted Updated
Summary
Remote senior Data Scientist placed by outstaffer SkillStaff to build AI agents with LangChain/LangGraph, design an internal agent SDK, and create eval datasets for an IT company's internal products. Requires deep Python engineering (asyncio, FastAPI, Pydantic), RAG deployment, LLM inference tuning, Docker/Kubernetes, Kafka, and enterprise ETL.
Мы в поисках Data Scientist на проект по развитию внутренних продуктов ИТ-компании.
Срок привлечения специалиста: до конца 2026 г. с возможностью пролонгации.
График работы: удалённо, доступность UTC+3 (локация — Россия).
Чем предстоит заниматься:
- Создавать ИИ-агентов с использованием LangChain и LangGraph.
- Проектировать и разрабатывать внутренний SDK для поддержки агентных решений.
- Формировать и готовить оценочные датасеты (eval datasets) для тестирования и валидации агентов.
Для нас важно:
- Глубокое понимание основ Python: типы данных, функции и классы, обработка исключений, итераторы и генераторы, context managers, модуль typing, внутренняя структура объектов и управление памятью.
- Практический опыт параллельной и конкурентной обработки: async/await и asyncio, потоки и процессы, очереди и семафоры, отмена задач, таймауты и контроль нагрузки.
- Навыки создания отказоустойчивых сервисов: FastAPI, валидация через Pydantic, механизмы аутентификации, TDD, логирование, аудит, сбор метрик и трассировка.
- Умение управлять системными ресурсами: subprocess и multiprocessing, обработка сигналов, лимиты CPU/RAM, контроль RSS и файловых дескрипторов, обработка зависших процессов, предотвращение OOM.
- Подтверждённый опыт внедрения RAG-решений в корпоративных системах.
- Владение принципами построения агентских систем: способность реализовать агентский цикл на чистом Python.
- Знание ключевых элементов архитектуры ИИ-агента и их взаимодействия.
- Опыт развёртывания микросервисной архитектуры: Docker и Kubernetes.
- Практические навыки оптимизации инференса LLM: настройка модели и движка для повышения пропускной способности.
- Опыт разработки ИИ-агентов с применением LangChain и LangGraph.
- Практические навыки реализации консьюмеров для Apache Kafka.
- Опыт построения ETL-процессов корпоративного уровня (enterprise ETL).
Главный принцип SkillStaff - Выбирай!
- ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
- РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
- КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленный формат работы на территории РФ.