Локация
Москва; удалённый формат работы.
Компания
Разработка и внедрение ML-решений для задач поиска, сопоставления товарных данных и интеллектуальной обработки данных.
Что делать
•Подготавливать датасеты для обучения и оценки ML-моделей, обучать, дообучать и улучшать модели.
•Разрабатывать алгоритмы для поиска, классификации, matching, ranking и семантического поиска.
•Решать задачи сопоставления товаров и предложений, поиска аналогов и категорий.
•Работать с embedding-моделями и LLM, исследовать новые подходы, проводить PoC и внедрять успешные решения.
•Реализовывать ML-решения на Python, интегрировать модели в сервисы и выводить их в production.
•Работать с потоками данных и Kafka, мониторить качество и производительность моделей после запуска.
Требования
•От 2 лет опыта в сфере ML/AI.
•Уверенное владение Python и разработка production-ready кода.
•Опыт обучения и дообучения ML-моделей, подготовки датасетов и проведения ML-экспериментов.
•Опыт оценки качества моделей и понимание основных ML-метрик.
•Опыт работы с LLM и/или embedding-моделями.
•Опыт решения задач классификации, поиска, matching и ranking.
•Готовность быстро разбираться в новых моделях, подходах и библиотеках.
•Опыт вывода ML-решений в production.
Хорошо, если есть
•Опыт работы с NLP, semantic search или vector search.
•Знание подходов bi-encoder, cross-encoder и reranking.
•Опыт работы с Hugging Face, PyTorch, Kafka и Docker.
•Опыт fine-tuning LLM или embedding-моделей.
•Опыт работы с большими каталогами товаров, в e-commerce или marketplace.
•Опыт оптимизации inference, работы с GPU и построения систем мониторинга качества ML-моделей.
•Знание SQL.
Культура и преимущества
•Небольшая команда с высоким влиянием на технические решения.
•Реальные production-задачи с возможностью доводить решения до внедрения.
•Работа с LLM, embeddings, search и matching на стыке ML, backend и data.
•Возможность видеть результат работы в продукте и участвовать в развитии ML-подходов.
•Тесное взаимодействие с разработчиками, аналитиками и Product/Project Manager.
•Удалённый формат работы.
