Data Scientist

Selecty — аккредитованная IT-компания, оказывающая услуги в сфере IT-аутсорсинга.

Работаем на рынке более 10 лет, с 2013 года успешно решая задачи любой сложности в рамках цифровой трансформации для крупного бизнеса. Среди заказчиков Selecty более 300 компаний из списка РБК Топ-500.

Чем предстоит заниматься

• Синтетика: Self-instruct, Evol-Instruct, distillation, SPIN; фильтрация и дедуп (MinHash, semantic dedup, quality scoring), борьба с data contamination, выстраивание data flywheel (генерация → фильтрация → оценка → итерация).
• Дообучение адаптеров под агентов: LoRA / QLoRA / DoRA — выбор ранга, target-модули, стратегии мержа.
• RL-пайплайны: GRPO в фокусе, активно экспериментируем (PPO / DPO / KTO); reward modeling, в т.ч. превращение косвенных сигналов (время ответа, длина диалога) в обучающий сигнал.
• NLP под роутинг: Intent classification на масштабе (multi-label / hierarchical, длинный хвост на сотни интентов), NLI для zero-shot и кросс-язычного переноса на русский, query understanding (ambiguity / uncertainty scoring, slot filling, coreference), drift-детекция.
• Возможно: Embedding tuning и другие исследования.

Что мы ждём

• LoRA: выбор ранга, target-модули, стратегии мержа.
• Понимание разницы PPO / DPO / GRPO / KTO, акцент на GRPO.
• Опыт с синтетикой и пайплайнами фильтрации / дедупликации.
• Eval-культура: Lm-eval-harness / HELM, LLM-as-a-Judge (G-Eval, MT-Bench), релевантные бенчи (помимо базовых - SimpleQA, JailbreakBench и т.п.).
• Понимание Transformer-архитектур и свежих методов, умение аргументированно их обсуждать.
• Читаешь arXiv и можешь воспроизвести / интерпретировать статью.
• Трекинг экспериментов: W&B / MLflow.

Будет плюсом

• JAX.
• Mechanistic Interpretability (probing, activation patching).
• Знакомство с RuAdapt (или прочитать статью перед собеседованием).
• PyTorch, PEFT, TRL, Unsloth, bitsandbytes; открыты к JAX и другому.