Middle Data Scientist LLM/NLP (клиентская поддержка)

Чем предстоит заниматься:

• Автоматизацией клиентской поддержки: LLM-агенты для клиентов, LLM-копилоты для операторов, классические NLU системы, анализ фото от клиентов (связка текстовых и картиночных моделей);
• Автоматизацией аналитики обратной связи (классификация, NER, кластеризация по данным отзывов от клиентов);
• Выбор, дообучение, анализ, оптимизация NLP моделей (LLM, transformers-based архитектуры) для повышения эффективности бизнеса;
• Сбор, постановка задачи разметки, предобработка, EDA данных, выбор offline/online метрик;
• Составление дизайна ML решения, сбор требований от продуктовой команды;
• Разработка RAG и агентских систем;
• Автоматизация ML процессов (дообучение, разметка, обновление сервисов), встраиванием моделей в FastAPI сервисы.

От успешного соискателя мы ожидаем:

• Знание NLP стека от tf-idf до LLM;
• Понимание отличий современных LLM, практический опыт работы с LLM (дообучение, оценка метрик, оптимизация инференса);
• Опыт работы в задачах классификации текста (BERT-like модели);
• Уверенное владение Python (ООП, PyTorch, Pandas, NumPy, Optuna, SciPy, scikit-learn);
• Хорошие знания классических ML моделей, метрик, лоссов;
• Опыт выкатки в продакшен классических/NLP моделей.

Будет плюсом:

• Опыт оптимизации Transformer/LLM-based сервисов под высокие продакшен нагрузки (ONNX, Triton, и прочее);
• Опыт моделирования и проведения A/B-тестов;
• Опыт реализации демо с помощью Gradio/Streamlit;
• Опыт работы с ASR/TTS моделями обработки аудиоданных.

Стек:

• Разработка: Python, PyTorch, FastAPI, GitLab, Docker, Prometheus, Grafana;
• ML инфраструктура: JupyterHub, MLFlow, Airflow, PostgreSQL;
• ML: Transformers, vLLM, ONNX/TorchScript, Triton;
• Процессы: Jira, Confluence.