Middle Data Scientist (LLM, AI Agents)

Що ми пропонуємо:

• Гідний рівень оплати
• Щорічне підвищення оплати праці в рамках перегляду рівня зарплат по компанії
• Чіткі умови для отримання бонусів, які не залежать від коливань ринку чи зовнішніх факторів
• Програму «Завжди поруч» — додаткові авансові виплати у розмірі середньомісячної зарплати на запит співробітника.
• Безперервний професійний розвиток через розгалужену систему фахового навчання — дистанційні та офлайн тренінги і навчальні курси
• Проєкт з турботи про себе та власне ментальне здоров’я «Життєстійкість. Сила в Тобі» — турбота про фізичне здоров’я, ментальне здоров’я, соціальні відносини, творчість
• Безкоштовну анонімну підтримку професійного психолога
• Можливість долучитися до корпоративних волонтерів і відвідувати поранених у госпіталях з пакунками «Відновлення» від Кернел
• Працювати в Компанії, яка системно і масштабно підтримує Сили Оборони України

Ваші завдання:

• Розробка AI-агентів на базі даних: проектування та реалізація інтелектуальних агентів з використанням LLM та патернів міркування (Chain-of-Thought, ReAct, CodeAct) для розв’язання складних бізнес-задач для різних департаментів компанії.
• Менторство: навчання та розвиток Junior Data Scientist, допомагаючи йому освоювати передові практики у сфері LLM та AI Agent development.
• Дослідження та впровадження інновацій: постійний моніторинг новітніх досягнень у галузі LLM, AI агентів та NLP, а також експерименти з їх впровадженням для вирішення актуальних бізнес-задач.
• Забезпечення якості коду: участь у проектуванні REST API для агентів та написання тестів, а також підтримка робочих процесів з використанням Git.

Ми очікуємо від вас:

• Досвід роботи: 2+ роки досвіду роботи на позиції Data Scientist або схожій ролі, з акцентом на NLP та LLM.
• Python: Відмінне володіння мовою програмування Python для розробки, налагодження та підтримки коду.
• LLM Frameworks: Практичний досвід роботи з фреймворками для оркестрування моделей та інструментів, такими як LangChain / LangGraph, LlamaIndex.
• Interaction Patterns: Глибоке розуміння та практичне застосування патернів міркування, таких як Chain-of-Thought, ReAct, CodeAct, або аналогічних.
• API & Testing: Здатність проектувати REST API та досвід написання тестів для коду. Впевнене володіння Git як основою робочого процесу.
• Monitoring Tools: Досвід роботи з інструментом моніторингу MLflow для відстеження та аналізу агентних систем.
• Eval Pipelines: Досвід у виконанні golden datasets та використанні фреймворків для оцінки якості виводу (різні інструменти для LLM-оцінки).
• DevOps Basics: Розуміння контейнеризації з Docker.
• Cloud Platforms: Досвід розгортання, масштабування та балансування навантаження на хмарних платформах (AWS, GCP або Azure).