NLP Data Scientist

Ищем Data Scientist с фокусом на LLM в Точка Банк. Мы создаём онлайн-банк и экосистему сервисов для бизнеса. В нашей команде больше 6 000 сотрудников, а сервисами пользуются пользуются более 800 000 клиентов.

Ты будешь работать в команде, которая создаёт ML- и AI-решения для продуктов Точка Банка.

Наш фокус — end-to-end-разработка: от исследования идеи и проверки гипотезы до запуска решения в продакшен и оценки его влияния на бизнес. Задачи разные — от аналитики и классических ML-моделей до диалоговых ассистентов и сложных LLM-агентов.

Мы помогаем продуктовым командам работать эффективнее и запускать полезные решения для пользователей. Берём в работу проекты, которые способны принести измеримую ценность бизнесу и клиентам.

Мы развиваем существующие сервисы и запускаем новые AI-продукты. Уже создали двух ассистентов — для бухгалтера и для селлера на маркетплейсах. Сейчас продолжаем развивать их и создаём ассистентов для других направлений.

• Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и продуктовыми командами: разбирать задачи, формулировать и валидировать гипотезы, определять метрики успеха.
• Проектировать архитектуру LLM-агентов и сервисов, разрабатывать MVP и доводить решения до продакшена.
• Много работать с промптами: проектировать системные и пользовательские инструкции, создавать prompt chains, управлять контекстом, тестировать и улучшать качество ответов.
• Интегрировать разные LLM в продукты с учётом их возможностей, ограничений, стоимости, скорости работы и особенностей API.
• Использовать function calling, tool calling, structured output и другие механизмы взаимодействия LLM с внешними системами.
• Разрабатывать агентные пайплайны и управлять их состоянием с помощью LangGraph.
• Проектировать RAG-пайплайны: подготавливать и индексировать данные, настраивать поиск и формирование контекста для модели.
• Создавать системы оценки и мониторинга качества LLM-решений, анализировать ошибки и находить способы их устранения.
• Считать технические метрики для отдельных этапов пайплайна и бизнес-метрики продукта.
• Взаимодействовать с backend-разработчиками, аналитиками, продуктовыми менеджерами и другими участниками команды.

Кросс-функциональные командыУ нас есть продакты, разработчики, тестировщики, дизайнеры, редакторы и исследователи. Регулярно синхронизируемся и сохраняем контакт.У нас есть продакты, разработчики, тестировщики, дизайнеры, редакторы и исследователи. Регулярно синхронизируемся и сохраняем контакт.Договариваемся, а не навязываемВозможность работать по-своему — никто не будет навязывать свои методы и контролировать каждое действиеВозможность работать по-своему — никто не будет навязывать свои методы и контролировать каждое действиеПоощряем обмен знаниямиВыступаем на конференциях, а где-то входим в программный комитет. А ещё пишем статьи, преподаем и делаем спецкурсы.Выступаем на конференциях, а где-то входим в программный комитет. А ещё пишем статьи, преподаем и делаем спецкурсы.Опираемся на данныеСтремимся поддерживать data-driven подход не только в продуктовом развитии, но и при принятии инженерных решенийСтремимся поддерживать data-driven подход не только в продуктовом развитии, но и при принятии инженерных решений

• Есть опыт проектирования и реализации сервисов с использованием NLP и LLM от 3 лет.
• Умеешь проектировать промпты для сложных сценариев: работать с системными инструкциями, few-shot-примерами, контекстом, форматами ответа и цепочками вызовов.
• Понимаешь особенности разных LLM: знаешь их сильные стороны, ограничения, контекстные окна, особенности следования инструкциям и типичные причины нестабильных ответов.
• Умеешь выбирать модель под задачу с учётом качества, latency, стоимости и требований к инфраструктуре.
• Есть опыт использования function calling или tool calling для интеграции LLM с внешними API и внутренними сервисами.
• Есть опыт работы со structured output: умеешь получать от модели данные по заданной схеме, валидировать ответы и обрабатывать ошибки генерации.
• Умеешь разрабатывать агентные системы и пайплайны на LangGraph.
• Есть опыт end-to-end-разработки LLM-сервисов — от прототипа и подготовки данных до API, мониторинга и запуска в продакшен.
• Есть опыт разработки сервисов на FastAPI или Streamlit.
• Умеешь работать с Git: создаёшь ветки, оформляешь merge-реквесты и понимаешь, почему большие файлы и модели не стоит хранить в репозитории.
• Умеешь работать с Docker.

Будет плюсом:

• Опыт разработки RAG-систем и понимание подходов к разбиению документов, построению эмбеддингов, retrieval и reranking.
• Опыт создания evaluation-пайплайнов для LLM, в том числе с использованием LLM-as-a-Judge.
• Понимание принципов A/B-тестирования и опыт оценки влияния ML-решений на продуктовые метрики.
• Опыт работы с observability-инструментами для LLM-приложений: трассировкой вызовов, анализом токенов, latency и ошибок.
• Опыт обучения или дообучения нейросетей на нескольких GPU с использованием DDP или FSDP.
• Опыт работы с разными фреймворками для создания LLM-приложений и агентов.

• Официальная зарплата до 550 000 ₽. Точная сумма зависит от твоих навыков и ожиданий — обсудим их на собеседовании. Это сумма до вычета налогов. Помни, что с 2025 года ставка НДФЛ меняется в зависимости от суммарного дохода за год.
• Пятидневная рабочая неделя с гибким началом и окончанием дня.
• Удалёнка или любой офис в городах присутствия. Наши офисы — это продуманные опенспейсы с комфортными рабочими местами и зонами отдыха. Ты можешь самостоятельно выбрать, где работать — ходить в офис необязательно.
• Понятная система развития и роста по грейдам.
• Возможность работать по-своему. Никто не будет навязывать свои методы. Делаем так, чтобы каждый был услышан и мог влиять.
• Необходимая техника.
• Бесплатное обучение: ты сможешь ездить на IT-конференции, митапы и хакатоны и проходить курсы за счёт компании. А ещё пользоваться нашей библиотекой и платформой с онлайн-курсами.
• Комфорт не только в работе, но и в жизни. После испытательного срока: ДМС со стоматологией и 4 дополнительных выходных в год.
• Онлайн-кабинет сотрудника, где ты можешь заказать справку, поставить отпуск или отгул, заказать технику или посмотреть выплаты.
• Активная корпоративная жизнь: устраиваем кинопоказы, спортивные марафоны и корпоративы, которые потом ещё долго вспоминают.

03.02.2026