Middle/Senior Data Scientist

Задачи: — Исследование и внедрение современных архитектур, а также подходов к обучению моделей. — Разработка AI-агентов прогнозирования. — Агрегация прогнозов – объединение результатов агентов в единый прогноз с доверительными интервалами. — Детектирование аномалий – выявление отклонений от прогнозов, генерация алертов в реальном времени. — Сценарное моделирование – симуляция бизнес-сценариев и расчёт влияния на прибыльность, запасы, доступность. — Генерация action plans – автоматическое формирование планов действий на горизонте до 12/24/36 месяцев. — Создание и поддержка специализированных датасетов для адаптации моделей под прогнозирования и моделирования продаж. — Оптимизация моделей для production-среды (квантизация, дистилляция). — Разработка стандартов и процессов обучения моделей. Требования: — Оконченное профильное высшее образование. — Глубокое понимание современных архитектур и методов обучения языковых моделей. — Глубокое понимание библиотек – CatBoost, LSTM, Prophet, Croston, ансамблевые методы и др. — Практический опыт файнтюнинга различных LLM под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO). — Уверенное владение Python и экосистемой ML и LLM-инструментов (PyTorch, TRL, Accelerate, PEFT, Transformers, VLLM, scikit-learn, pandas, NumPy, etc). — Живой интерес к сфере GenAI, опыт работы с популярными вендорными и open-source моделями (Qwen, Llama, DeepSeek, GPT-OSS). — Практический опыт создания решений на базе LLM (prompt engineering, RAG, function calling, structured outputs, reasoning, agents). — Понимание методов оценки качества LLM (бенчмарки, human eval, LLM-as-Judge) и метрик для различных NLP-задач. — Опыт с OpenAI/Gemini/Claude API, Microsoft Copilot Studio, мультиагентные архитектуры. — Хорошее знание метрик прогнозирования – WMAPE, MAPE, MAE, bias и др. — Умение балансировать исследовательские задачи и бизнес-требования. Будет плюсом: — опыт внедрения LLM-решений в продакшн. Условия: — Возможность строить карьеру в динамичной атмосфере лидирующей инновационной компании с одним из сильнейших портфелей препаратов в отрасли. — Компенсация мобильной связи. — Комфортный и стильный офис в Москва-сити. — Гибридный формат работы (3 офиса / 2 дома или 4 офиса / 1 дом).