Rambler&Co

Middle ML-инженер (NLP)

Коротко

Middle ML-инженер в команду обработки и модерации пользовательского контента: разработка моделей классификации текстовых и визуальных данных, построение ML-пайплайнов и работа с качеством моделей в продакшн. Требуется 2–3 года опыта в ML/Data Science, уверенный Python, опыт с классическими ML-алгоритмами, NLP и BERT-подобными моделями, Git и Docker. Компания — крупный российский медиахолдинг Rambler&Co, предлагает офис в Москве, гибридный или удалённый формат работы.

О команде
Мы ищем ML-инженера в команду, которая разрабатывает системы автоматической обработки и модерации пользовательского контента. Предстоит работать с текстовыми и визуальными данными, развивать модели классификации, улучшать качество автоматической модерации и выстраивать процессы обучения и переобучения моделей.
Чем предстоит заниматься
•Разрабатывать и поддерживать ML-модели для классификации текстового и визуального контента;
•Строить пайплайны от подготовки данных и обучения до внедрения моделей;
•Формировать датасеты и участвовать в организации разметки;
•Анализировать ошибки моделей и искать способы улучшения качества;
•Мониторить качество моделей в продакшн и работать с деградацией;
•Адаптировать модели под новые типы контента и новые паттерны нарушений;
•Участвовать в построении многоуровневых систем модерации;
•Разрабатывать и поддерживать метрики качества системы;
•Взаимодействовать с продуктовой командой и специалистами по модерации.
Что для нас важно
•Опыт работы в ML/Data Science от 2–3 лет;
•Уверенный Python;
•Практический опыт с классическими алгоритмами ML;
•Опыт построения моделей классификации;
•Хорошее понимание метрик качества моделей и работы с дисбалансом классов;
•Опыт работы с текстовыми данными и NLP;
•Практический опыт с BERT-подобными моделями;
•Понимание принципов precision / recall и выбора порога под задачу;
•Опыт анализа ошибок моделей;
•Готовность самостоятельно работать с данными и формулировать гипотезы по улучшению качества;
•Git, Docker;
•Понимание ML-пайплайна и процессов вывода моделей в продакшн.
Будет плюсом
•Опыт работы с изображениями и предобученными CV-моделями;
•ResNet, EfficientNet, CLIP;
•transfer learning;
•active learning;
•human-in-the-loop;
•Опыт построения систем автоматической модерации;
•Работа с неразмеченными или частично размеченными данными;
•Опыт работы с deepfake/синтетическим контентом.
Условия
•Официальное трудоустройство;
•ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки;
•Современный офис (Даниловская мануфактура, м. Тульская), бесплатный спорт в собственном спортзале от «Лиги Героев»;
•Бесплатная подписка на сервисы партнеров;
•Полный день в офисе, гибридный график или 100% дистанционный формат работы;
•Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта;
•Насыщенная корпоративная жизнь.

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