Вступить в клуб →
← К вакансиям
Криптонит72/100

Data Scientist (NLP)

Опубликовано: 30 октября 2026
middlehybridML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonnlpllmpytorchtransformerslangchainlanggraphragvllmscikit-learnpandaslinux
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Эр-Телеком Холдинг (ООО "Эр-1")Москваonsitefulltimesenior72

Эксперт по машинному обучению

Разработка, внедрение и развитие корпоративных решений на базе больших языковых моделей (диалоговые агенты, RAG, LLM workflows) в Холдинге. Полный цикл AI/ML: от гипотез и прототипов до production и мониторинга, с оптимизацией качества, производительности и стоимости LLM. Требуется уровень Senior, опыт LLM-инжиниринга от 4 лет, Python/SQL/PySpark и знание архитектур LLM, файнтюнинга и методов оценки.

pythonsqlpysparkpytorchtensorflowscikit-learn+6
14 октября 2026
АНО ЦИСММоскваhybridfulltimemiddle72

ML-разработчик (NLP/LLM)

Аккредитованная IT-компания ищет ML-разработчика для создания NLP-моделей и LLM-навыков на больших объёмах текстов социальных медиа. В задачи входит разработка моделей, взаимодействие с отделами разметки и DevOps и внедрение решений в промышленную эксплуатацию. Предлагают официальное трудоустройство по ТК РФ, собственный GPU-кластер и гибкий формат работы.

dockerhuggingfacekubernetesllmnlpnumpy+8
11 октября 2026
СберМоскваonsitefulltimemiddle82

Data Scientist (Центр компетенций по внедрению ИИ-агентов)

Разработка PoC и MVP ИИ-агентов на основе LLM (LangChain/GigaChain) и их вывод в промышленную эксплуатацию. Адаптация и дообучение языковых моделей Сбера с использованием Prompt Tuning и RAG, решение задач NLP (классификация, суммаризация, NER, семантический поиск, кластеризация, ранжирование). Взаимодействие с бизнес-заказчиками для выявления требований и постановки ML-задач.

pythonsqlnlpllmlangchainrag+6
5 октября 2026
Сбер. ITСанкт-Петербург, Россияonsitefulltimemiddle78

ML - инженер (Creator)

Разработка LLM-workflow, AI-агентов и мультиагентных систем, а также RAG-решений для розничных продуктов Сбера. Работа с Transformer-архитектурами, MLOps и промышленной эксплуатацией моделей в команде ИТ B2C.

pythonpytorchllmraglanggraphmlops+6
29 октября 2026