Вакансии

Сбор, обработка и анализ данных Яндекс.Метрики и внутренних систем. Создание ETL-пайплайнов, витрин данных и регулярной отчётности.

Зарплата не указана

Задачи: — Развитие рекомендательной системы на сайте kommersant.ru. — Создание и поддержка RAG-систем и ИИ-агентов (база знаний, умный поиск). — Оценка качества моделей, рекомендаций и ответов LLM. — Мониторинг качества, скорости и стоимости ML/LLM-сервисов. — Проведение A/B-тестов и анализ результатов. Требования: — Высшее образование (техническое, математическое или IT-направление). — Опыт работы в Data Science от 3 лет. — Уверенное знание Python и SQL. — Знание классического ML, статистики и продуктовых метрик. — Опыт разработки рекомендательных систем, общее понимание видов архитектур. — Знание RAG и опыт проектирования RAG-архитектур. — Опыт работы с LLM, эмбеддингами и векторными базами данных. — Умение превращать прототипы в стабильные production-сервисы. Будет преимуществом: — Опыт работы с LightRAG, GraphRAG или другими графовыми RAG-подходами. — Знание Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL, Redis. — FastAPI, Docker. — Опыт создания систем оценки LLM и работы с несколькими провайдерами моделей. — Опыт разработки ИИ-агентов и MCP-интеграций. — Опыт работы с медиаконтентом и рекомендательными системами для издателей. Условия: — График работы: 5/2, гибрид. — Оформление по трудовому договору. — Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы. — Испытательный срок 3 месяца с возможностью подключения к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики. — Обеспечение необходимым техническим оборудованием (ноутбук). — Работа в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).

Зарплата не указана