Senior Data Scientist (LLM / Agents)
Технологии
Описание вакансии
Кратко о роли
Lamoda Tech ищет Senior Data Scientist для создания и развития AI-ассистентов и агентских решений. Вам предстоит проектировать архитектуру агентов, внедрять их в платформу и развивать системы оценки качества.
Ключевые задачи
- Создание AI-ассистентов для автоматизации разработки и аналитики.
- Проектирование архитектуры агентских решений и их интеграция с платформой.
- Формирование требований к платформенным примитивам совместно с MLOps.
- Разработка системы оценки агентов: метрики, симуляции и изолированные среды.
- Полный цикл разработки: от ресёрча и MVP до поддержки и анализа фидбека.
- Исследование новых подходов в разработке AI-агентов (память, контекст).
Обязательные требования
- Опыт промышленной ML-разработки от 5 лет, опыт с LLM от 3 лет.
- Опыт разработки AI-агентов (память, планирование, tool use, structured output).
- Владение Python и опыт доведения решений до продакшена.
- Опыт использования кодинг AI-ассистентов (Codex / Claude Code).
- Опыт разработки RAG-систем (retrieval, reranking, agentic retrieval).
- Понимание основ ML/DL, NLP, метрик качества и устройства трансформеров.
- Знание алгоритмов, структур данных и стека: FastAPI, Docker, Redis, Postgres, Airflow, vLLM.
Условия и бенефиты
- Полная занятость, график 5/2.
- Удалённый формат работы.
Процесс найма
- Для отклика направьте резюме на указанный email или свяжитесь через Telegram.
Lamoda Tech ищет Senior Data Scientist (LLM / Agents).
Чем предстоит заниматься:
- 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.
Наши пожелания к кандидатам:
- 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).
Оригинальная вакансия:
https://t.me/itjobs_nocode/3868