Lamoda Tech · Москва

Senior Data Scientist (LLM / Agents) — Lamoda Tech

Создавать и развивать AI-ассистентов для разработки и аналитики: кодовые AI ассистенты для автоматизации разработки, помощник аналитика для ускорения экспериментов...

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python, nlp, rag.

Описание вакансии

Чем предстоит заниматься:

  • Создавать и развивать AI-ассистентов для разработки и аналитики: кодовые AI ассистенты для автоматизации разработки, помощник аналитика для ускорения экспериментов с использованием LLM.
  • Проектировать архитектуру агентских решений и их интеграцию с платформой: определять, что остаётся доменной логикой, а что становится переиспользуемым компонентом платформы.
  • Совместно с командой MLOps формировать требования к платформенным примитивам (Embedding Service, Vector Store, Retrieval/Search API) и внедрять их в пайплайны ассистентов.
  • Проектировать и развивать систему оценки агентов: разрабатывать метрики, строить симуляции, изолированные и верифицируемые среды оценки.
  • Вести полный цикл разработки: от ресёрча и MVP до поддержки и развития решения – с анализом ошибок и фидбека пользователей.
  • Исследовать новые подходы в разработке AI-агентов: harness-среда агента, память, компактизация контекста.

Мы ожидаем:

  • Опыт промышленной ML-разработки от 5 лет, опыт с LLM от 3 лет.
  • Опыт разработки AI-агентов и понимание современных паттернов проектирования: память, планирование, циклы агента, tool use, structured output.
  • Владение Python, способность системно писать код и доводить решения до продакшена.
  • Ежедневное использование кодинг AI-ассистентов (Codex / Claude Code): понимание их внутреннего устройства, границ применимости, настроенный цикл разработки.
  • Опыт разработки RAG-систем: retrieval, чанкование, sparse / dense / hybrid поиск, reranking, agentic retrieval.
  • Понимание основ ML/DL и NLP: метрики качества, embeddings, устройство трансформеров, инференс LLM.
  • Знание алгоритмов и структур данных, опыт работы со стеком (FastAPI, Docker, Redis, Postgres, Airflow, vLLM).

Мы предлагаем:

  • ДМС со стоматологией, телемедициной и программой поддержки ментального здоровья;
  • Страхование жизни;
  • Ежемесячные промокоды на Lamoda: два по 25%, два по 15% и в день рождения — 40%;
  • Программа привилегий и скидок от BestBenefits;
  • До 15 дней больничного в год оплачиваем в размере 100% от действующего оклада;
  • Бесплатные юридические консультации;
  • Дополнительные выходные в случае важных событий;
  • Яркие мероприятия и много неформального общения.

Развитие для каждого:

  • Опытный наставник для каждого новичка;
  • Обучение и участие во внешних конференциях;
  • Помогаем развивать личный бренд, выступать на конференциях и писать статьи;
  • Performance Review дважды в год, чтобы развиваться системно;
  • Проводим митапы и demo-дни для обмена знаниями;
  • Погружаем в fashion и каждый сезон знакомим с модными трендами.

Вакансия опубликована 25 сентября, проверена 29.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

Pythonnlprag

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «Senior Data Scientist (LLM / Agents)»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 190 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 29.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Lamoda Tech

Мы создаем цифровые продукты, которыми ежемесячно пользуется 17 миллионов человек — покупатели, сотрудники распределительного центра, торговые представители и коллеги в офисе. Через технологии мы делаем шопинг доступным и удобным — оценка Lamoda в AppStore равна 4.9* В нашем техническом направлении работает более 550 человек: продакты, разработчики, аналитики, дизайнеры и другие специалисты, кото…

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Online RL (General) / Post-Training LLM в GigaChat

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Разрабатывать и улучшать методы online RL. Реализовывать и дорабатывать подходы post-training и online RL. Проектировать и проводить эксперименты: формулировать...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 25 сентября

Data Engineer (Data Governance)

Зарплата не указана

Digital Chief · Москва

Проектирование и внедрение систем управления качеством данных (Data Quality Frameworks). Поддержка и развитие каталогов данных (data catalog, lineage, схемы, владельцы...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 26 сентября

ML-инженер (Online RL) / Post-Training LLM

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Реализовывать и дорабатывать подходы post-training и online RL. Проектировать и проводить эксперименты: формулировать гипотезы, подбирать конфигурации, анализировать результаты не...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 25 сентября

ML Engineer (Multimodal GigaChat Data)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Мультимодальные датасеты. Сбор и подготовка данных для задач с изображениями, аудио и видео: диалоги, инструкции, пользовательские сценарии. Пайплайны данных.

Более 6 летДата-сайентистОпубликована 25 сентября

Senior LLM Inference Backend Engineer

Зарплата не указана

YADRO · Москва

Проектирование и поддержка GPU-кластера инференса (Nvidia) для десятков тысяч пользователей: скалирование, балансировка и приоритизация запросов, пользовательские лимиты.

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 25 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.