Описание
Привет! Меня зовут Ренат Гайсин, я развиваю новые продукты в «Дадате». Мы создаём дата-продукты для B2B-маркетинга и продаж и хотим собрать максимально полное представление о российских компаниях на основе открытых источников. Наша задача — превратить разрозненные тексты, сайты и документы в структурированные данные, которые приносят пользу нашим клиентам. Для этого я ищу AI/LLM инженера, который возьмёт на себя весь цикл работы с неструктурированными данными: от сбора и обработки сырой информации до оценки качества и превращения результата в продукт.
Задачи
•Проектировать и настраивать пайплайны по сбору и обработке данных из новых источников
•Проектировать и настраивать LLM-агентов для поиска и сбора информации о компаниях из интернета
•Придумывать и создавать бенчмарки для оценки качества работы агента
•Обучать и использовать ML/NLP модели для классификации и сегментации
Требования
•Уверенно владеете Python и библиотеками для анализа данных — pandas, numpy
•Имеете прикладной опыт работы с LLM и понимаете, как они устроены
•Работали с большими объёмами текстовых и неструктурированных данных (у нас могут быть миллионы строк и терабайты текста)
•Строили пайплайны по сбору и обработке данных
•Знакомы с классическими методами построения ML и NLP моделей и метриками качества их оценки
•Активно используете AI-инструменты в повседневной работе — Codex, Claude Code, Cursor
Будет плюсом
•Создавали бенчмарки и оценивали качество работы LLM и агентских систем
•Работали с веб-парсингом — Scrapy, Playwright, Requests, Beautiful Soup
•Настраивали локальные LLM или системы их оркестрации — vLLM, Ollama
•Работали с данными российских юридических лиц и ИП
Условия
•Конкурентная заработная плата и ее пересмотр минимум раз в год
•Гибкое начало и окончание рабочего дня
•Тихий и просторный офис в центре Москвы в двух минутах пешком от м. Парк культуры
•Мощная техника для работы
•ДМС с первого дня от АльфаСтрахования
•Внутреннее обучение и наставничество со стороны опытных коллег
•Курсы и конференции по специальности
•Не экономим на инструментах: оплачиваем сервисы, полезные для работы, включая зарубежные и облачные — ChatGPT, Claude, Figma, Copilot и другие
•Возможность развития в разных областях IT
•Маленькая команда и отсутствие бюрократии
•Единомышленники, с которыми интересно не только работать, но и дружить, общаться, заниматься спортом, путешествовать
