Lead Data Scientist (LLM)

Что предстоит делать

Навыки: Python, LLM, NLP. Квалификация: Senior. Специализации: Ученый по данным. **НОЦ \"Технологии искусственного интеллекта\" на базе МГТУ им. Н.Э. Баумана приглашает Lead Data Scientist (LLM)****.** На базе Центра ведется разработка и внедрение масштабных проектов с применением искусственного интеллекта для крупных федеральных заказчиков, реализуются проекты разработки для коммерческого сектора, а также наукоемкие проекты. **Ваши задачи:** - Организация работы команды и управление DS направления LLM по закрепленным проектам. - Планирование, декомпозиция задач, приоритизация и распределение работы внутри команды. - Обеспечение и контроль выполнения задач в срок без потери качества - Участие в формировании команды разработки. - Развитие команды: менторство, онбординг, повышение уровня самостоятельности разработчиков. - Проведение code review. выявление и исправление архитектурных и логических ошибок в процессе разработки. - Проектирование и реализация LLM‑решений для прикладных сценариев: QA‑ассистенты, поиск по документам, аналитические помощники, классификация/извлечение сущностей и др. (основной фокус — NLP/LLM). - Подбор наиболее эффективных инструментов для реализации LLM‑решений. - Построение RAG‑пайплайнов: подготовка и чанкинг данных, индексация, retrieval (в т.ч. с фильтрами), rerank, генерация ответа, обработка “no answer”. - Адаптация моделей под домен: prompt‑engineering, SFT/LoRA (или другие подходы fine‑tuning), подбор датасета/разметки, анализ ошибок и итерации. - Разработка и поддержание агентных сценариев: function calling, tool-use, оркестрация шагов, контроль ограничений/политик, обработка исключений, оценка надежности. - Построение системы оценки качества: офлайн‑метрики, тест‑наборы, протоколы human‑eval, интерпретация результатов и план улучшений. - Участие в выводе в прод: прототип → сервис → мониторинг качества/latency/cost, участие в разборе деградаций и регрессий. - Изучение документации/репозиториев и поиск решений на основе best practices с учетом ограничений инфраструктуры. **Мы ожидаем от Вас:** - Высшее техническое образование в области ИТ и /или повышение квалификации в области Data Science. - Опыт работы на лидирующей позиции в области DS, навыки менторства и онбординга. - Владение Python и основными ML-библиотеками (Pandas, Sklearn, Tensorflow, Keras, PyTorch, XGBoost или аналоги). - Понимание классического ML и базовых архитектур нейросетей; умение выбирать метрики и интерпретировать результаты. - Опыт работы с NLP-библиотеками: pymorphy2, NLTK, spaCy, regex. - Опыт работы с LLM, prompt-engineering, fine-tuning, RAG, MCP. - Опыт работы с Hugging Face Transformers. - Опыт работы с vLLM. - Опыт работы с векторными БД (Qdrant или аналогами). **Приветствуется:** - Научно-исследовательский опыт, умение оформлять результаты (заметки, отчеты, статьи). - Git (GitLab), FastAPI, Docker/Docker Compose; базовые навыки деплоя и эксплуатации сервисов. - MLOps практики (эксперименты, трекинг, модели/датасеты, мониторинг), SQL. - Kafka/Spark/Hadoop (если есть большие потоки/батчи данных). - Helm, k9s и опыт работы с Kubernetes окружением. - UML (как инструмент коммуникации с командой разработки/аналитики). ** Мы предлагаем Вам:** - Работа в IT- Центре на базе МГТУ им. Н.Э.Баумана. - Амбициозные и интересные задачи. - Возможность дополнительного обучения по программам повышения квалификации. - Возможность повышения академического уровня знаний (аспирантура и докторантура). - Оформление по ТК РФ. - Полная занятость, гибридный график, возможен удаленный формат работы для жителей Москвы и МО. - Удобный офис в пешей доступности от станции метро Бауманская. - Лидерскую роль в направлении интеграции AI-технологий. - Заработная плата обсуждается по результатам собеседования.