Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 08.01.2026

Middle Data Scientist (NLP)

apartmentOzon scheduleПолная занятость publicУдалённо badge2–4 года
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

Middle Data Scientist, NLP, Ozon Банк

Локация: Удалённо
Компания:
Ozon
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
                                                                                                           
Сейчас мы ищем middle NLP DS в команду, которая занимается всеми NLP-задачами в компании. Мы создаём RAG для различных бизнес-направлений, чат-бот поддержки, реализуем speech-to-text решения, OCR с использованием LLM, кодогенерацию. А также работаем с любыми другими запросами от бизнеса, связанными с текстовыми данными.

Вам предстоит:
– Активно участвовать во всех проектах команды
– Решать задачи для чат-бота поддержки
– На первом этапе использовать модели для поддержки операторов (суммаризация, парафраз, RAG), затем — переходить к полной автоматизации с помощью LLM
– Развивать вместе с командой STT- и TTS-направления для обработки звонков

Мы ожидаем:
– Опыт работы в Data Science от 2 лет
– Умение внятно излагать мысли и представлять результаты своей работы
– Уверенный Python, умение разбираться в чужом коде
– Понимание основных принципов, алгоритмов и метрик классического ML
– Опыт решения бизнес-задач с использованием классических и трансформерных NLP-моделей
– Понимание, какая NLP-модель для каких случаев подойдёт лучше
– LLM — понимание принципов работы, а также ограничений в применении тех или иных моделей

Будет плюсом:
– Навыки prompt engineering-а и использования structured outputs и function calling у моделей
– Потенциально будем разворачивать агентские системы, поэтому будет плюсом опыт работы с такими фреймворками — например, smolagents
– Опыт деплоя трансформерных моделей с использованием какого-либо фреймворка: vllm, sglang
– Понимание того, как работает в таких фрейворках обработка запросов и как её можно ускорить
– Опыт с tritonserver и tensorrt-LLM

🌐 Резюме отправлять:

–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям