Обязанности:
Какие задачи нужно будет решать: Генерация и проверка гипотез, а также разработка продуктовых сервисов, связанных с поиском, рекомендательными системами, классификацией текстов и иными видами обработки естественного языка; Разработка и тюнинг моделей машинного обучение; Поддержка и документация разработанных решений; Написание тестов. Требования к вакансии: Отличные знания Python; Опыт с работы с DL-фреймворками (предпочтительно Pytorch, но возможно Keras, Tensorflow, etc.) Математическая подготовка: понимание принципов работы машинного обучения, в частности, работы нейросетей; Знание методов, алгоритмов и инструментов классического ML: Numpy, Pandas, Sklearn, методы снижения размерности, методы кластеризации, бустинги и т.д. Глубокое понимание алгоритмов нормализации текстов, различных методов создания эмбеддингов, а также умение их использовать на практике; Опыт работы с трансформерами и transfer learning; Понимание как декомпозировать различные бизнес-кейсы на типовые задачи NLP; Хорошие навыки работы в Linux; Опыт работы с микросервисами Docker; Будет плюсом: Опыт работы с системами логирования, например стек ELK; Опыт работы с backend - Fast API и тд; Опыт работы с поисковыми движками - Faiss, ElasticSearch/OpenSearch, Milvus, Qdrant, PGVector и т.д. Опыт работы MLOps инструментами - MLFlow, ClearML, WandB, стэк Iterative (dvc, mlem, cml) или другими; Опыт работы/pet-проектов с LLM;Похожие вакансии