Data Scientist, ML Global — Россия, Москва

Привет! Это команда ML Global.

Мы ищем талантливого Data Scientist/ML Engineer в ML-команду отдела «Global и Локализация». Команда занимается разработкой моделей перевода для локацизации на иностранные языки приложения NWs2, чатов, отзывов, комментариев, обучаем модели для работы с документами на иностранных языках, классификации текстов на различных языках, встраиваем свои модели в процессы, связанные с таможенными оформлением.

Команда занимается полным циклом разработки ML-моделей: погружение в бизнес-задачу, общение с заказчиками, сбор, парсинг, анализ данных, по датасетов, ресерч современных подходов и моделей, обучение, тестирование, деплой, разработка подходов по мониторингу и поддержки моделей в продакшене.

Основные направления работы команды: LLM, агенты, API для подготовки данных; NLP / LLM для переводов и классификации текстов, получения эмбеддингов; OCR + VLM модели для обработки мультилингальных текстов; ресерс новых архитектур, подходов решения задач, оптимизация, улучшения качества текущих пайплайнов с моделями.

Наш стек

Python, PyTorch, Scikit-learn, NLP: transformers, pymorphy, spacy, NLTK, Vector databases, vLLM/SGLang, LlamaIndex, LangChain, LangGraph, CV: OpenCV, модели классификации/детекции/ SQL: ClickHouse, Vertica, Hadoop, PySpark, AirFlow, MLFlow, Grafana, NVIDIA Triton: ONNX, TensorRT., Confluence, Jira.

Вы будете

• Разработка и обучение моделей машинного обучения для задач NLP и компьютерного зрения;

• Анализ и обработка данных;

• Работа с PyTorch;

• Участие в R&D проектах;

• Тестирование и оптимизация моделей;

• Поддержка существующих моделей.

Нам важно

• Коммерческий опыт обучения генеративных NLP моделей от 3-х лет;

• Опыт обучения дискриминативных моделей;

• Уверенное знание Python и PyTorch;

• Знание алгоритмов и структур данных уровня LeetCode Medium;

• Отличное знание классического ML и DL;

• Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта;

• Опыт работы с большей частью нашего стека.

Будет плюсом

• Опыт работы с полным циклом обучения моделей от сбора данных до вывода в прод;

• Опыт работы с CV задачами.