ПартДизайн

Senior AI Engineer / Senior Data Scientist (LLM & Prompt Engineering)/Дата-сайентист

Не указана
  • Санкт-Петербург
  • От 3 до 6 лет

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!