Локация: Москва, улица Василисы Кожиной, 1; работа на месте работодателя. График: 9:30–18:00, 5/2.
Компания
РОМИР — исследовательская компания, изучающая социальные процессы, поведение людей и качество жизни с применением маркетинговых исследований, панельных и лонгитюдных инструментов.
Что делать
•Собирать данные и формировать обучающие, эталонные и сбалансированные датасеты из ClickHouse, MySQL и PostgreSQL.
•Разрабатывать и проверять ML-гипотезы, LLM-пайплайны, векторные представления и решения DeepSearch; проводить эксперименты и сравнивать подходы.
•Извлекать структурированную информацию из текстов, сопоставлять записи, выполнять векторный поиск и обогащать данные агентным поиском.
•Разрабатывать на Python ML-модули по техническим заданиям, писать тесты, участвовать в код-ревью, выводить решения в прод и поддерживать их.
•Проводить R&D: изучать статьи и методы в области LLM, DeepSearch и классического ML, проверять перспективные подходы и участвовать в обсуждении архитектуры.
Требования
•От 1 года до 3 лет опыта; уверенное владение Python, pandas, numpy и scikit-learn; умение писать чистые воспроизводимые скрипты.
•Знание классического ML: линейные модели, деревья, градиентный бустинг, кластеризация; умение выбирать метрики и интерпретировать результаты.
•Понимание эмбеддингов и опыт работы с векторными моделями, sentence-transformers и базовым векторным поиском.
•Понимание принципов работы LLM, опыт промптинга, использования API и локальных моделей; ориентация в RAG, few-shot и structured output.
•Опыт использования поисковых моделей и понимание принципов построения агентского веб-поиска DeepSearch.
•Уверенный SQL: SELECT, JOIN, оконные функции, агрегации и подзапросы. Опыт с ClickHouse и PostgreSQL будет плюсом, но не обязателен.
•Базовое знание алгоритмов и структур данных, достаточное для эффективной обработки данных.
•Базовая работа с Git: ветки, коммиты, мержи и разрешение конфликтов.
•Опыт работы в существующей кодовой базе, написания тестов на pytest и участия в код-ревью.
•Знание регулярных выражений, нормализации и очистки строк. Docker и Linux на пользовательском уровне, а также парсинг веб-данных через requests или httpx, BeautifulSoup и Playwright — плюсы.
Культура и преимущества
•Работа в динамично развивающейся исследовательской компании и молодой профессиональной команде.
•Участие в крупных российских исследовательских проектах.
•Оформление в соответствии с ТК РФ.
•Современный офис в шаговой доступности от станций метро Багратионовская, Фили и Парк Победы.
•Заработная плата обсуждается с успешным кандидатом на собеседовании.
