ML-инженер (стажер)

Компания M-Social на рынке с 2008 года.
Подрядчики топовых рекламных групп:
OMD OM, Dentsu Aegis, Publicis, Group M, АДВ.
Разрабатываем проекты для брендов:
Lays, Mentos, TicTac, Scarlett, Wella, Whiskas, Heinz, Leroy Merlin, Эвотор, Райффайзенбанк и многих других.

В связи с активным развитием внутренних AI-проектов мы ищем начинающего ML-инженера на стажировку.

ВАЖНО: позиция предполагает работу в офисе г. Брянск.

Мы предлагаем:
- Реальную работу над интересными проектами, а не учебные задачи.
- Погружение в полный жизненный цикл ML-продукта.
- Работу в команде опытных специалистов и менторство.
- Возможность быстрого профессионального роста и влияние на технологический стек.

Чем предстоит заниматься:
- Разработка ML-моделей: Участвовать в создании, обучении и тестировании моделей машинного и глубокого обучения для решения реальных бизнес-задач.
- Работа с данными: Проводить очистку, предобработку, анализ и фичеинжиниринг больших объемов данных.
- Внедрение в продакшен: Помогать в интеграции ML-моделей в продуктовые системы (API, микросервисы), а также в построении и сопровождении ML-пайплайнов.
- Эксперименты и оптимизация: Участвовать в проведении экспериментов, оптимизации моделей по скорости и качеству, а также в их мониторинге.
- Современные подходы: Работать с передовыми технологиями, такими как Large Language Models (LLM), Visual Language Models (VLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI Agents.

Мы ищем кандидата, который имеет:
- Знание Python, Java и опыт использования библиотек для машинного обучения (PyTorch, scikit-learn).
- Понимание принципов машинного обучения, глубокого обучения и классических алгоритмов.
- Опыт работы с данными (Pandas, NumPy, SQL).
- Опыт создания, обучения или дообучения нейросетевых моделей.
- Знание алгоритмов и структур данных.

Плюсом будет:
- Умение работать с Git и Docker.
- Опыт работы с векторными базами данных и векторным поиском.
- Понимание или практический опыт с RAG и AI-агентами.
- Опыт в конкретных областях: NLP, компьютерное зрение, рекомендательные системы.
- Знание библиотек transformers.
- Знание нейросетевых архитектур Bert и GPT.

Личные качества:
- Системны и самостоятельны: Стремитесь наводить порядок в задачах и коде.
- Проактивны: Не просто выполняете задачи, а предлагаете улучшения.
- Любопытны: Готовы быстро погружаться в новую предметную область и разбираться в сложных вещах.

Условия:
- Официальное трудоустройство.
- График работы 5/2 с 10:00 до 19:00.
- Ступенчатое повышение заработной платы в зависимости от повышения навыков.
- Комфортный офис в центре города с безлимитом на чай и кофе.