СберData Scientist (NLP / Prompt Engineering)
Москва
Команда разрабатывает enterprise‑агентов для автоматизации обработки текстовых и визуальных документов. Роль фокусируется на промпт‑инжиниринге, RAG/ retrieval и оценке качества решений агентов для обеспечения стабильности и высокой точности в продакшне.
ГрейдJunior/Middle
Опыт1–3 года
Стек
PythonLangChainGigaChatRAGLlamaIndexLoRA
Задачи
- •Разрабатывать и оптимизировать системные и ролевые промпты, few‑shot и цепочки рассуждений
- •Строить пайплайны эволюции промптов: версионирование, оффлайн‑оценка (golden set, side‑by‑side, LLM‑as‑judge), итерации по ошибкам
- •Реализовывать решения классификации и маршрутизации документов и подготовку релевантного контекста для агента
- •Работать с RAG и эмбеддингами: chunking, выбор/тюнинг эмбеддингов, retrieval и rerank, оценка качества поиска
- •Интегрировать и адаптировать open‑source LLM и внутренние модели в закрытом контуре
Обязательно
- •опыт в Data Science / NLP / LLM от 2 лет
- •опыт prompt engineering на продакшн‑задачах
- •понимание tool calling / function calling
- •понимание RAG‑архитектур
- •опыт классификации текстов и документов
- •уверенный Python для экспериментов и скриптов
- •понимание метрик качества LLM и методов оценки (eval‑наборы, precision/recall)
Будет плюсом
- •опыт работы с эмбеддингами: выбор модели, fine‑tune, contrastive learning, оценка retrieval
- •опыт пайплайнов эволюции промптов (DSPy, GePA и аналоги, Langfuse / PromptLayer)
- •опыт LangChain / LangGraph / LlamaIndex на уровне логики агента
- •опыт в доменных задачах: банки, комплаенс, документооборот, юридические тексты
- •опыт LoRA / SFT
- •опыт CV / мультимодальных моделей
