Компания:
NML — нейролаборатория, которая помогает выявлять искажение информации по видео. Разрабатываем и обучаем нейросеть на данных ролевой игры «Мафия», соединяя машинное обучение и нейронауку.
Создаем прикладные инструменты для риск-скоринга и повышения безопасности бизнеса. Сферы применения — скоринг заёмщиков, скрининг кандидатов, страховой антифрод, внутренние корпоративные проверки.
В сентябре мы закрыли инвестиционный раунд и сейчас расширяем инженерную команду.
Что вы будете делать:
- Строить модели поведенческого скоринга на основе видео, аудио и контекстных данных.
- Собирать мультимодальные признаки и проверять, какие из них улучшают качество модели.
- Разрабатывать и сравнивать baseline и более сложные архитектуры.
- Настраивать разбиение данных и протокол оценки, чтобы результаты экспериментов были сопоставимыми.
- Проводить анализ ошибок: находить проблемные типы данных, условия записи и группы пользователей.
- Настраивать подготовку данных: синхронизацию видео и аудио, очистку, контроль разметки и версионирование датасетов.
- Готовить модели к работе в продакшене: измерять задержку, стоимость инференса и влияние оптимизаций на качество.
- Следить за качеством модели после релиза и обновлять её при изменении данных.
Что нам важно: - 5+ лет в ML/Data Science и от 2 лет работы с видео, аудио или мультимодальными данными.
- Опыт самостоятельного ведения ML-проекта — от датасета и baseline до production.
- Умение строить корректное разбиение данных, выбирать метрики и анализировать ошибки модели.
- Практический опыт работы с шумными данными, разметкой и синхронизацией видео и аудио.
- Опыт оптимизации инференса и оценки компромисса между качеством, задержкой и стоимостью.
- Python и PyTorch.
- Будет плюсом опыт работы с real-time или near-real-time инференсом.
Что мы предлагаем:
- З/п по результатам интервью; выплаты два раза в месяц
- График работы — 5/2. Работайте удалённо из любой точки мира.
- Заряженный коллектив. Средний возраст — 27.