NLP Data Scientist (AI-агенты)

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• Обратная связь
• LLM
• Machine Learning
• MVP и discovery
• NLP

О компании и продукте

• Мы - команда центра развития искусственного интеллекта в российском топ банке. Разрабатываем и внедряем AI-решения в ключевые бизнес-процессы.
• Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей.
• Ищем NLP data scientist, который умеет проектировать и улучшать рабочие AI-системы: с инструментами, качественной оценкой и измеримым влиянием на бизнес-метрики. Рассматриваем Middle и Senior позиции.

Задачи

• Проектировать и развивать LLM и агентные решения для HR-сценариев: от постановки задачи и анализа процесса до PoC, MVP и production-ready решения совместно с ML Engineer
• Разрабатывать архитектуры AI-агентов: orchestration, tool use, retrieval, memory, multi-step workflows, guardrails
• Формировать гипотезы, запускать эксперименты и улучшать качество системы на основе метрик и обратной связи пользователей
• Вместе с бизнес-заказчиком уточнять требования и фиксировать постановку задачи

Требования

• 3+ лет опыта в Data Science / ML, из них заметная часть в NLP, LLM
• Практический опыт создания прикладных LLM-систем и агентов: RAG, tool calling, agentic workflows, multi-step reasoning, structured output
• Глубокие знания в NLP (статистические методы, нейронные сети, трансформеры) и уверенная база в классическом ML
• Понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering
• Опыт разработки на Python, пишете чистый и поддерживаемый код

Будет плюсом

• Опыт разработки RAG-систем и работы с векторными хранилищами
• Опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью

Условия

• Вилка: 200-350 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами готовы отдельно обсуждать условия)
• Комфортный современный офис в г.Москва
• Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Если интересно, пишите в личку @yegor_saf
• ml_data_science_job

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.