Старший математик-разработчик, Группа "Внутренние ML Продукты"

Привет! Это команда "Внутренние ML Продукты". Мы применяем современный ИИ для автоматизации разнообразных процессов внутри компании. Например, мы создаем умных ассистентов для работы с базами знаний, делаем сервисы-копилоты для разработчиков и сотрудников поддержки, а также помогаем автоматизировать кадровый документооборот.

Наша ключевая цель - внедрить искусственный интеллект во все те места и процессы, где его использование поможет компании работать более эффективно, и освободит наших коллег от рутинной работы, которую сможет взять на себя ИИ.

В команде несколько опытных разработчиков и дата-саентистов, и мы тесно взаимодействуем с другими командами, заинтересованными в применении ИИ в своих задачах.

Ищем дата-саентиста, который готов вместе с нами применять ИИ для автоматизации процессов внутри компании.

Наш стек

• PyTorch, transformers, catboost, фреймворки для инференса (vllm, triton), Python, Go, Kubernetes.

Вы будете

• Участвовать в разработке полезных сервисов на базе ИИ.
• Работать с "большими" современными моделями (напр., с такими LLM как DeepSeek и Qwen) и применять их для решения прикладных задач. У вас будет возможность не просто использовать "готовые" LLM "из коробки", но и дообучать их под конкретные прикладные задачи.
• Решать интересные задачи из разных областей современного машинного обучения: NLP, CV, обработка видео и звука.

Примеры задач

Пример 1. Зафайнтюнить мультимодальный Qwen2.5-VL под задачу распознавания документов.

Пример 2. Обучить модель эмбеддингов, которая будет использоваться в RAG-системе для автоматизации работы техподдержки.

Нам важно

• Отличные знания в области машинного обучения: классический ML, DL, NLP и/или CV.
• Опыт работы с такими библиотеками как pytorch, transformers, фреймворки для градиентного бустинга (напр. catboost или xgboost), sklearn, pandas.
• Уверенное владение Python.
• Хорошее знание базовых алгоритмов и структур данных.
• Понимание принципов работы с большими данными, знакомство с такими инструментами как hadoop, spark, airflow.
• Опыт работы с Linux на уровне пользователя.

Будет плюсом

• Опыт работы с современными LLM.