Rambler&Co

ML-разработчик/Data Scientist (портал Рамблер)

Коротко

ML-разработчик/Data Scientist для портала «Рамблер» в медиахолдинге Rambler&Co: разработка LLM-алгоритмов для генерации вопросов, ответов, пересказов, работа с RAG-подходами, векторными индексами, виртуальным ассистентом и фактчекингом качества ответов модели. Требуется опыт Python, NLP-задач, LLM, RAG, PyTorch/TensorFlow/Hugging Face, fine-tuning/LoRA/prompt engineering и SQL. Возможен полный день в офисе, гибридный график или полностью удалённая работа.

О компании
Rambler&Co занимает первое место среди медиахолдингов России по объему аудитории цифровых ресурсов — свыше 45,2 млн человек ежемесячно (по данным Mediascope, Cross Web, 2023). В него входят «Лента.ру», «Газета.Ru», «Чемпионат», портал «Рамблер», «Афиша» и ряд других медиаактивов. Благодаря различной тематической принадлежности площадок холдинг покрывает почти весь спектр интересов и потребностей различных аудиторий.
Чем предстоит заниматься
•Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов
•Работать с RAG-подходами: подготовка данных, индексация, поиск релевантного контекста, генерация ответа на его основе
•Участвовать в развитии виртуального ассистента и сценариев свободного диалога с пользователем
•Настраивать фактчекинг, фильтрацию и оценку качества ответов модели
•Разрабатывать пайплайны для суммаризации полезного контента
•Сравнивать результаты, подготовленные моделью, с редакционными версиями материалов, в том числе на примере «Картины дня»
•Создавать и развивать векторные поисковые индексы для задач RAG
•Тестировать промпты, гипотезы и подходы к улучшению качества ответов
Что важно
•Опыт разработки на Python
•Опыт работы с задачами NLP: обработка текстов, классификация, генерация, суммаризация, NER, семантический поиск или похожие задачи
•Понимание принципов работы LLM и практический опыт их применения
•Опыт или хорошее понимание RAG-подходов
•Опыт работы с библиотеками и инструментами для ML/NLP: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Transformers или аналогами
•Понимание fine-tuning/LoRA/prompt engineering на уровне, достаточном для прикладных задач
•Умение оценивать качество моделей и промптов: метрики, сравнение результатов, базовый benchmarking
•Знание SQL и опыт работы с базами данных
•Готовность разбираться в продуктовой задаче, а не только в модели
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