Middle/Senior Data Scientist

Дата размещения вакансии: 28.05.2026
Работодатель: АстраЗенека
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
1-й Красногвардейский проезд 21с2
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Сейчас мы развиваем и усиливаем нашу команду, и у нас для тебя есть вакансия — Middle/Senior Data Scientist

Основные вызовы и задачи:

  • ​​​​Исследование и внедрение современных архитектур, а также 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 прогнозирования и моделирования продаж.
  • Оптимизация моделей для production-среды (квантизация, дистилляция).
  • Разработка стандартов и процессов обучения моделей.

Ты идеально нам подходишь, если у тебя есть:

  • Глубокое понимание современных архитектур и методов обучения языковых моделей.
  • Глубокое понимание след. 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, etc).
  • 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.
  • LLM и агентные системы – опыт с OpenAI/Gemini/Claude API, Microsoft Copilot Studio, мультиагентные архитектуры.
  • Хорошее знание метрики прогнозирования – WMAPE, MAPE, MAE, bias и др.
  • Умение балансировать исследовательские задачи и бизнес-требования.
  • Будет плюсом: опыт внедрения LLM-решений в продакшн.

Успешному кандидату мы готовы предложить:

  • 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/1дом).