Обязанности:
Привет! Мы – перспективный стартап, работающий над созданием инновационных технологичных решений для ведущих компаний.Сейчас мы в поиске Senior AI Engineer / Senior Data Scientist (LLM & Prompt Engineering) для работы над продуктом голосовой бот. Чем предстоит заниматься: Разрабатывать и оптимизировать решения на базе LLM (Large Language Models) для продуктовых и внутренних задач. Проектировать и создавать эффективные prompt-стратегии (prompt engineering, chain-of-thought, tool usage и др.). Анализ и выбор AI-моделей под конкретные бизнес-задачи (OpenAI, Anthropic, open-source модели и др.) Разрабатывать и внедрять пайплайны fine-tuning и RLHF / RLAIF. Оптимизация моделей по метрикам качества, latency и стоимости. Работа с embedding-моделями, retrieval (RAG) и векторными БД. Проведение экспериментов, A/B тестов и оценка качества генеративных моделей. Участие в архитектурных решениях AI-продуктов. Настройка и контроль процессов обучения моделей (training pipelines). Мониторинг и улучшение производительности моделей в продакшене. О тебе: Опыт работы 5+ лет в Data Science / Machine Learning / AI. Глубокое понимание архитектуры LLM (Transformer, attention, tokenization). Практический опыт: prompt engineering (разные техники и паттерны), fine-tuning моделей (LoRA, PEFT, full fine-tune), RL-подходов (RLHF / PPO / reward modeling). Знание различий между современными моделями (GPT, Claude, LLaMA, Mistral и др.). Умение выбирать модель под задачу с учетом trade-offs (качество / стоимость / latency). Опыт работы с: PyTorch / TensorFlow, Hugging Face ecosystem. Понимание: как обучаются LLM, как устроены датасеты и preprocessing, evaluation подходов (BLEU, ROUGE, human eval, LLM-as-a-judge). Опыт работы с RAG (Retrieval-Augmented Generation). Уверенное владение SQL-базами, MongoDB и обработкой данных. Системное мышление и способность работать с неопределенностью. Умение самостоятельно принимать архитектурные решения. Навыки коммуникации и объяснения сложных концепций. Будет плюсом: Опыт деплоя моделей (Docker, Kubernetes, cloud). Работа с векторными БД (FAISS, Pinecone, Weaviate). Опыт оптимизации inference (quantization, distillation). Понимание multi-agent систем. Опыт разработки AI-продуктов с пользовательским интерфейсом. Почему у нас круто? Никакой бюрократии, только реальное влияние на продукт и воплощение своих идей в жизнь. Профессиональный рост вместе с масштабированием стартапа. Стартап-культура, где важен результат, а не формальности. Команда профессионалов, которые горят своим делом. Что мы предлагаем: Трудоустройство по ТК РФ. Удаленный формат работы, гибрид или офис г. Санкт-Петербург, м. Чкаловская. Премии по результатам работы. Если ищешь интересные проекты и задачи, пиши нам!Похожие вакансии
Договорная
Санкт-Петербург. Станции метро: Чкаловская, Спортивная, Горьковская, Петроградская
ATI.SU
Договорная
Санкт-Петербург. Станции метро: Чкаловская, Спортивная, Горьковская, Петроградская
Emphasoft
Senior Data Scientist (Rec. system)
Договорная
Санкт-Петербург. Станции метро: Чкаловская, Спортивная, Горьковская, Петроградская
Okko
Договорная
Санкт-Петербург. Станции метро: Чкаловская, Спортивная, Горьковская, Петроградская
НЭК ТЕХ
От 80 000 до 120 000 руб.
Санкт-Петербург. Станции метро: Чкаловская, Спортивная, Горьковская, Петроградская
Оператор связи Комфортел
Договорная
Санкт-Петербург. Станции метро: Чкаловская, Спортивная, Горьковская, Петроградская
Яндекс