Разрабатывать, тестировать и внедрять ML-модели для прикладных бизнес-задач на всех этапах: от подготовки данных и формирования гипотезы до внедрения модели
Исследовать данные, находить закономерности и формировать признаки для моделей
Подготавливать и обрабатывать датасеты
Разделять данные на train, validation и test
Проводить ML-эксперименты, сравнивать подходы и выбирать наиболее эффективные решения
Разрабатывать решения на базе больших языковых моделей (LLM) (RAG-системы и др. прикладные инструменты)
Настраивать полный retrieval-контур: подготовку и разбиение документов, embeddings, векторный поиск, Hybrid Search, стратегии retrieval и маршрутизацию запросов
Выводить модели и AI-решения в production и сопровождать их дальнейшую работу
Мы ждем от тебя:
Хорошее понимание процесса обучения моделей машинного обучения и базовых принципов работы нейронных сетей
Опыт самостоятельной разработки и обучения ML-моделей
Уверенное владение Python и умение писать поддерживаемый код, опыт работы с PyTorch/TensorFlow, SQL, Docker, Git, CI/CD
Знание классических алгоритмов и структур данных
Умение проектировать AI-системы
Опыт работы с Opensearch, pgvector
Что мы обеспечим:
Возможность работы в дружной молодой команде профессионалов
Сессия профессионального развития, по итогу которой составляется план индивидуального развития для каждого сотрудника
Тренинги за счет компании, внутренние семинары, внутренние митапы, мы очень любим учиться новому
Корпоративная культура со своими ценностями и традициями, в которой каждый чувствует себя частью команды