Data Scientist в Продуктовый МЛ в отзывах и жалобах

Workplace: Удаленно RWB — международная технологическая группа компаний, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы развиваем одну из крупнейших цифровых экосистем, объединяя электронную коммерцию, финтех, логистику, рекламу, путешествия, здоровье и другие направления. Наши технологии помогают людям решать повседневные задачи, а предпринимателям — находить новые возможности для роста. Мы - команда, которая занимается разработкой и внедрением прикладных ML-решений на основе пользовательского контента (отзывы, тексты товаров, речь). Ключевые направления: генеративные модели, классификация, RAG-системы. Мы ищем универсального ML-инженера с уклоном в LLM/NLP, способного работать на всех этапах - от исследования до продакшена. Обязанности Дообучать и кастомизировать LLM под бизнес-задачи: SFT, RLHF; Строить и оптимизировать RAG-системы: работа с чанкингом, векторными индексами (FAISS/pgvector/Qdrant), реранкингом; Разрабатывать пайплайны оценки моделей, включая LLM-as-a-Judge и бенчмарки; Участвовать в создании агентных систем и деплое моделей (Triton/vLLM/TGI); Самостоятельно работать с данными: SQL, Pandas, выборка и подготовка данных. Требования Коммеческий опыт работы в Data Science от года; Практические навыки fine-tuning LLM и настройки RAG-пайплайнов; Уверенное владение Python и знание базовых алгоритмов и структур данных; Понимание типичных проблем ML-систем (например, галюцинациии генеративных моделей, смещение данных). Будет плюсом: Опыт развертывания моделей на собственном железе; Навыки построения агентных систем или бенчмарков для оценки LLM. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.