Платформа ОФД

data scientist in NLP

Коротко

Data Scientist в NLP для крупнейшего в России оператора фискальных данных, работающего с данными из 60 млн кассовых чеков ежедневно. Задачи включают классификацию позиций чеков, NER и нормализацию атрибутов, а также разработку AI-агентов на базе локальных LLM. Требуется коммерческий опыт обучения трансформеров, работы с векторными представлениями и Retrieval/Re-rank, а также информационное извлечение в ритейле. Формат работы гибридный (офис на испытательный срок, далее гибрид), уровень middle.

Описание компании
Платформа ОФД - крупнейший в России оператор фискальных данных. Наша аудитория - около 1 млн пользователей. Мы создаем удобные IT продукты для предпринимателей, инструменты управления бизнесом, аналитические сервисы и новые услуги на основе Big Data. Мы анализируем рынок российского ритейла на данных из чеков в режиме реального времени. Ежедневно мы обрабатываем 60 млн кассовых чеков - каждый 3-й чек, пробиваемый в России. В нашей базе 4,7 млрд уникальных названий товаров.
Задачи
•Разработка ML-моделей/rule-based/иных решений под поставленные задачи, поиск/лидирование разметки данных для обучения, покрытие мониторинговыми метриками, близкими к продуктовым
•Обучение, заказ разметки, деплой и покрытие прод метриками модели под следующие типы задач:
•классификация позиций в чеках по древовидному каталогу
•NER и нормализация атрибутов чековых данных
•AI-агенты на основе локальных LLM для внутреннего использования DS-команды и автоматизации задач смежных подразделений компании
•прочие инструменты для разметки данных (очистка, препроцессинг и пр. rule-based решения)
•Быстрые адаптивные решения под отраслевые проекты (классификация и атрибуция)
•AI-агенты для разметки, ТП и чата
•Ресерч альтернатив ядерного решения
Требования
•Трансформеры в NLP: коммерческий опыт обучения и эксплуатации
•Векторные представления + Retrieval/Re-rank
•Информационное извлечение в ритейле (NER, нормализация, линковка)
•Продуктовое мышление и работа с метриками
•Структуризация задач на компоненты и эксперименты (из "сырой" в шаги разработки)
•Умение формировать вывод и защищать результат
•Опыт создания дашбордов для мониторинга моделей и загрузки ЛЛМ
•Желателен опыт работы с LLM (инференс/агенты): fine-tuning, дообучение, дистилляция, квантование
•Будет плюсом: знание docker, vllm, k8s
Условия
•Трудоустройство по ТК РФ, аккредитованная ИТ-компания
•Комфортный офис в шаге от м. Спортивная / МЦК Лужники
•График работы 5/2 с 9:00/10:00 до 18:00/19:00. Офисный формат работы на испытательный срок, далее возможен гибрид
•Обучение/семинары за счет компании
•Расширенный соц. пакет: ДМС (поликлиника, госпитализация, стоматология), скидки от партнеров, льготы на ипотеку
•Насыщенная корпоративная жизнь, ежемесячные пицца-пати
•Открытая рабочая атмосфера, общение на "ты", отсутствие дресс-кода

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте