Обязанности:
Компания «Селдон» — российский разработчик IT-решений в сфере анализа закупок, поиска данных и автоматизации работы с тендерной информацией. Мы создаём продукты для обработки больших массивов закупочной документации, интеллектуального поиска, аналитики и автоматизации бизнес-процессов.Сейчас мы расширяем команду и ищем ML-разработчика для развития NLP/ML-решений в области анализа закупок и документов. Чем предстоит заниматься Сбор из базы данных, очистка и нормализация данных для обучения моделей: закупки, лоты, ОКПД2, заказчики, поставщики, документы, протоколы и OCR-тексты. Анализ качества данных: поиск пропусков, дублей, шумных записей, ошибок OCR, нестабильных признаков и проблем в исходных источниках. Формирование обучающих выборок для классификации закупок, извлечения сущностей, поиска похожих объектов и ранжирования лидов. Разработка правил и слабой разметки с использованием словарей, регулярных выражений, ОКПД2, истории закупок, похожих документов и LLM. Работа с NLP-подходами: TF-IDF, BM25, embeddings, классификация текстов, кластеризация, поиск похожих документов и NER. Классификация закупок по категориям на основе названий, описаний, ОКПД2, документов и истории похожих закупок. Извлечение сущностей из документов: участников, поставщиков, компаний, брендов, моделей, товаров, требований, условий участия, обеспечения и банковских гарантий. Поиск похожих закупок, лотов и документов по тексту, смыслу, ОКПД2, заказчику, региону и другим признакам. Построение скоринга закупки как коммерческого лида: оценка перспективности закупки для менеджеров и выявление признаков интереса. Использование LLM для разметки данных, анализа ошибок, поиска паттернов, генерации правил и подготовки обучающих корпусов. Обучение, тестирование и сравнение моделей: настройка параметров, анализ ошибок, сравнение baseline-подходов и более сложных моделей. Оценка качества моделей: контроль precision/recall/F1, анализ false positive/false negative, подготовка понятных отчётов по качеству. Внедрение моделей в продукт: интеграция в API, внутренние пайплайны, карточки закупок, системы поиска, аналитики и скоринга лидов. Мониторинг качества в продакшене, поддержка и дообучение моделей с учётом новых данных, изменений в закупочной практике и бизнес-требованиях. Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнес-заказчиками: постановка ML-задач, согласование метрик, требований к данным и форматов интеграции. Что мы ожидаем от кандидата — Обязательные навыки Уверенное владение Python для анализа данных и разработки ML/NLP-пайплайнов. Опыт работы с Pandas / Polars / NumPy. Опыт применения Scikit-learn для классических ML-задач. Опыт решения NLP-задач: классификация текстов, поиск похожих документов, кластеризация, дедупликация. Практический опыт с TF-IDF, BM25, cosine similarity, embeddings. Умение быстро строить baseline-решения и сравнивать простые подходы со сложными моделями. Опыт работы с грязными данными: пропуски, дубли, шум, нестабильные форматы, OCR-ошибки, неоднородные источники. Уверенное знание SQL. Понимание метрик качества: precision, recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC, confusion matrix. Умение анализировать ошибки модели, находить причины ложных срабатываний и пропусков. Умение готовить понятные отчёты по качеству моделей для разработки и бизнеса. Понимание, что ML-модель должна решать бизнес-задачу, а не только показывать хорошую offline-метрику. Будет плюсом Опыт работы с русскоязычными текстами. Опыт с BERT / RuBERT / Sentence Transformers / BGE / e5 / transformers. Опыт с NER: GLiNER, spaCy, transformers. Опыт использования LLM для разметки, анализа данных и поиска паттернов. Опыт с OCR-текстами, PDF/Word/HTML-документами и табличными фрагментами. Опыт с Elasticsearch / OpenSearch / Manticore / Sphinx / Lucene-подобными поисковыми системами. Опыт с ranking/recommendation задачами. Опыт с графовыми признаками: Node2Vec, metapath2vec, графы поставщик-заказчик-закупка-ОКПД2. Понимание active learning и weak supervision. Опыт организации или использования экспертной разметки. Опыт внедрения ML-решений в реальные продукты или внутренние бизнес-процессы. Мы предлагаем Работу над прикладными AI/ML-продуктами с реальной бизнес-нагрузкой. Большие объёмы данных и сложные NLP-задачи. Возможность влиять на архитектуру решений и развитие ML-направления. Профессиональную команду разработки и аналитики. Оформление по ТК РФ. Конкурентную заработную плату. Удаленный формат работы. Возможности профессионального и карьерного роста.Похожие вакансии
Senior ML-разработчик / Программист машинного обучения / ML-Engineer
От 280 000 руб.
Нижний Новгород. Станции метро: Горьковская
НАСКА
От 50 000 до 85 000 руб.
Нижний Новгород. Станции метро: Горьковская
ПКФ БК-студия