Обязанности:
Привет! Это команда Возвраты ML. Мы ищем талантливого Data Scientist/ML Engineer в новую ML-команду отдела «Возвраты маркетплейса». Отдел занимается обработкой и модерацией возвратов покупателя и продавца, аннуляциями, спорами между покупателями и продавцами, а также обработкой звонков по подменным номерам. Внутри отдела выделяется новая ML-команда, которая будет строить ML-направление и помогать автоматизировать процессы, где сейчас много ручной проверки и операционных затрат. Команда будет заниматься полным циклом разработки ML-моделей: от погружения в бизнес-задачу, сбора и анализа данных до обучения, тестирования, деплоя, мониторинга и поддержки моделей в продакшене. Основные направления работы команды NLP / LLM для анализа текстов и транскрибаций звонков. Анализ фото- и видеоконтента в возвратах и спорах: проверка качества фотографий, поиск повреждений, и тд. Research-задачи, где нужно быстро проверять гипотезы на реальных данных и доводить успешные решения до production-релизов. Наш стек Python, PyTorch, Scikit-learn. NLP: transformers, pymorphy, spacy, NLTK. Vector databases. vLLM/SGLang. LlamaIndex, LangChain, LangGraph. CV: OpenCV, модели классификации/детекции/сравнения изображений. SQL: ClickHouse, Vertica. Hadoop, PySpark, AirFlow. MLFlow, Grafana. В прод выкатываем через NVIDIA Triton: ONNX, TensorRT. Confluence, Jira. Вы будете Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML. Анализ и обработка данных. Работа с PyTorch. Тестирование и оптимизация моделей. Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества. Поддержка существующих моделей. Нам важно Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты). Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет. Уверенное знание Python и PyTorch. Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними). Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта. Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения. Будет плюсом Опыт работы с полным циклом обучения моделей от сбора данных до вывода в прод. Работа со звуком/видео.Похожие вакансии