Data Scientist (NLP) Middle
Описание
Локация: Москва, гибридный формат; на испытательный срок — офисный формат. График 5/2, 9:00/10:00–18:00/19:00.
Зарплата: от 220000 RUB на руки в месяц.
Компания
Платформа ОФД — крупный российский оператор фискальных данных, создающий IT-продукты, инструменты управления бизнесом, аналитические сервисы и решения на основе Big Data.
Что делать
Разрабатывать ML-, rule-based и другие решения для классификации товарных позиций по древовидному каталогу.
Обучать, внедрять и сопровождать модели для NER, нормализации и линковки атрибутов чековых данных.
Создавать AI-агентов на основе локальных LLM для команды DS и смежных подразделений.
Организовывать разметку данных, включая заказ и лидирование процессов разметки.
Покрывать модели мониторинговыми и продуктовыми метриками, создавать дашборды для контроля моделей и загрузки LLM.
Разрабатывать быстрые решения для отраслевых проектов, инструментов разметки и исследовать альтернативы основного решения.
Требования
Коммерческий опыт обучения и эксплуатации трансформеров в NLP.
Знание векторных представлений, Retrieval и Re-rank.
Опыт информационного извлечения в ритейле: NER, нормализация и линковка.
Продуктовое мышление, работа с метриками, структурирование задач и защита результатов.
Опыт работы с LLM в задачах инференса или создания агентов; fine-tuning, дообучение, дистилляция и квантование будут преимуществом.
Знание Docker, vLLM и Kubernetes будет преимуществом.
Культура и преимущества
Работа с миллиардами уникальных строк чековых наименований и обработкой миллионов новых наименований ежедневно.
On-prem GPU для обучения и инференса нейросетевых моделей, включая LLM, а также Hadoop-хранилище.
Трудоустройство по ТК РФ в аккредитованной IT-компании.
Обучение и семинары за счет компании.
Расширенный социальный пакет: ДМС, скидки от партнеров и льготы на ипотеку.
Офис рядом с метро «Спортивная» и МЦК «Лужники», открытая рабочая атмосфера и отсутствие дресс-кода.
Процесс найма
Техническое интервью с тимлидом команды DS.
Возможно выполнение тестового задания.