Senior Data Scientist

Описание роли

На позиции Senior Data Scientist вы будете отвечать за полный цикл машинного обучения в продакшене, включая разработку класификационных моделей и внедрение современных NLP-решений. Вы будете руководить командой из 3–5 специалистов, обеспечивать качество моделей и релиз ML-компонентов в продукт. Ваша работа напрямую влияет на бизнес-цели: повышение точности автоматизированной поддержки, оптимизацию процессов обработки текста и голоса, а также внедрение передовых методик prompt engineering с использованием LLM.

Ключевые обязанности:
* Разработка и улучшение ядра классификации для чат-ботов и voicebot-сценариев на нескольких языках;
* Руководство командой ML-специалистов: планирование задач, ревью кода, постановка приоритетов;
* Проектирование и тестирование стратегий fallback (ML→LLM→человек) с чёткой логикой принятия решений;
* Настройка и валидация prompt’ов для генерации текста и перевода (OpenAI, DeepL, M2M100);
* Исследование и прототипирование генерации изображений (DALL·E, Stable Diffusion);
* Определение и презентация метрик качества моделей, участие в развитии внутренних ML-инструментов.

Что делает эту вакансию особенной

* Работа с передовыми технологиями машинного обучения и NLP, включая трансформеры и RLHF;
* Гибкий полностью удалённый формат на базе гибкого графика, позволяющего совмещать проектную работу и личное развитие;
* Доступ к мощной инфраструктуре и современным LLM (OpenAI, Claude, open-source решения);
* Влияние на продуктовую стратегию, участие в R&D и принятие ключевых решений по ML-компонентам;
* Конкурентная система бонусов и медицинская страховка, поддержка в изучении иностранных языков.

О компании Диджитал Лайн

«Диджитал Лайн» — динамично развивающаяся IT-компания, специализирующаяся на автоматизации клиентской поддержки с помощью AI и NLP. Мы объединяем экспертов в области Data Science, ML и разработчиков для создания инновационных продуктов в секторе e-commerce и SaaS. Наши решения обрабатывают миллионы обращений ежемесячно и помогают крупным брендам сокращать время реакции и повышать удовлетворённость клиентов. В команде ценятся эксперименты, профессиональный рост и обмен знаниями.