Специалист по машинному обучению (ML-engineer, Data Scientist)

Обязанности: Разработка и внедрение локального конвейера обработки документов для автоматического распознавания, классификации и извлечения ключевых атрибутов (дата, номер, контрагент, ИНН и др.) из скан-образов документов (счета-фактуры, договоры, акты, ТТН и др.) с последующей записью данных в БД. Требования: ​​​​​​Технические компетенции Опыт работы с моделями глубокого обучения для NLP: применение предобученных эмбеддингов (BERT) для классификации документов; практика настройки и дообучения моделей NER (Named Entity Recognition) для извлечения атрибутов (дата, сумма, ИНН, контрагенты и т.д.). Навыки работы с OCR-системами - опыт интеграции и пост-обработки результатов Tesseract. Умение строить конвейеры обработки данных от скана → OCR → очистка текста → векторизация → классификация → извлечение атрибутов → запись в БД. Понимание принципов локальной развертки: работа без доступа в интернет, изоляция через Docker. Практический опыт Реализация проектов по автоматизации документооборота. Умение работать с небольшими выборками данных (50–200 размеченных документов) и добиваться высокой точности (>85%) без больших объемов данных. Опыт интеграции ML-моделей с корпоративными системами через API. Будет плюсом - Способность переводить бизнес-задачи в технические решения. - Умение выявлять и исправлять артефакты OCR, опечатки, вариативность формулировок. - Навыки документирования моделей и процессов для передачи знаний и сопровождения. Условия: Оформление по ТК РФ Работа в г. Москва, г. Щербинка Система премирования на основе KPI Возможен гибридный/удаленный график работы по результатам испытательного срока. Современные проекты, интересные с профессиональной точки зрения задачи. Возможность профессионального и карьерного роста.