Middle/Senior Data Scientist LLM

Компания АстраЗенека ищет Middle/Senior Data Scientist. Формат работы: на месте работодателя или гибрид (3 офис / 2 дом или 4 офис / 1 дом). Занятость полная, график 5/2, рабочие часы 8. Опыт работы: 3–6 лет.

Задачи

• Исследование и внедрение современных архитектур и подходов к обучению моделей.
• Разработка AI-агентов прогнозирования.
• Агрегация прогнозов — объединение результатов агентов в единый прогноз с доверительными интервалами.
• Детектирование аномалий — выявление отклонений от прогнозов, генерация алертов в реальном времени.
• Сценарное моделирование — симуляция бизнес-сценариев и расчёт влияния на прибыльность, запасы, доступность.
• Генерация action plans — автоматическое формирование планов действий на горизонте до 12/24/36 месяцев.
• Создание и поддержка специализированных датасетов для адаптации моделей под прогнозирование и моделирование продаж.
• Оптимизация моделей для production-среды (квантизация, дистилляция).
• Разработка стандартов и процессов обучения моделей.

Требования

• Оконченное профильное высшее образование.
• Глубокое понимание современных архитектур и методов обучения языковых моделей.
• Глубокое понимание библиотек: CatBoost, LSTM, Prophet, Croston, ансамблевые методы и др.
• Практический опыт файнтюнинга различных LLM под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO).
• Уверенное владение Python и экосистемой ML и LLM-инструментов (PyTorch, TRL, Accelerate, PEFT, Transformers, VLLM, scikit-learn, pandas, NumPy и др.).
• Живой интерес к сфере GenAI, опыт работы с популярными вендорными и open-source моделями (Qwen, Llama, DeepSeek, GPT-OSS).
• Практический опыт создания решений на базе LLM (prompt engineering, RAG, function calling, structured outputs, reasoning, agents).
• Понимание методов оценки качества LLM (бенчмарки, human eval, LLM-as-Judge) и метрик для различных NLP-задач.
• Опыт с LLM и агентными системами: OpenAI/Gemini/Claude API, Microsoft Copilot Studio, мультиагентные архитектуры.
• Хорошее знание метрик прогнозирования: WMAPE, MAPE, MAE, bias и др.
• Умение балансировать исследовательские задачи и бизнес-требования.
• Будет плюсом: опыт внедрения LLM-решений в продакшн.

Условия

• Возможность строить карьеру в динамичной атмосфере лидирующей инновационной компании с одним из сильнейших портфелей препаратов в отрасли.
• Компенсация мобильной связи.
• Комфортный и стильный офис в Москва-сити.
• Гибридный формат работы (3 офис / 2 дом или 4 офис / 1 дом).