ML Engineer / Data Scientist (NLP, CV)

11 Декабря

Партнерские Вакансии

Компания "Цифровые привычки"

Цифровые Привычки – аккредитованная IT-компания, резидент Сколково, топ-5 подрядчиков Сбера. Мы предоставляем услуги IT-консалтинга, заказной разработки, аутсорсинга IT-процессов и развиваем собственные продукты и проекты партнеров.

Наша команда — это сплоченный коллектив высококвалифицированных профессионалов, способных эффективно решать самые сложные задачи. Нас более 250 человек, распределенных по разным проектам и городам.

Люди — самый ценный актив.

Наша команда экспертов объединена общими идеями, ценностями и миссией. Мы делаем свою работу лучше каждый день благодаря общим принципам, которые нами движут.

Мы заботимся о благополучии специалистов: создаем комфортные условия труда, ставим амбициозные задачи и даем возможность поменять проект, если он по каким-то причинам перестал устраивать.

Количество наших проектов растет, как растет и наша команда.

Требования:

• Опыт ML/NLP/CV от 3 лет.

• Опыт внедрения диалоговых систем, чат-ботов, LLM-based решений.

• Опыт построения ML pipeline, обучения, валидации и деплоя моделей.

• Глубокие знания Python, PyTorch/TensorFlow.

• Опыт работы с PDF OCR/Doc Understanding (Tesseract, EasyOCR, LayoutLMv3, Donut).

• Знания NLP-моделей: transformers, embeddings, RAG, summarization, classification.

• Опыт оптимизации моделей: quantization, distillation, ускорение inference.

• Опыт работы с MLFlow, DVC, Airflow.

• Уверенная работа с Docker, Linux.

• Опыт построения интеграций ML-моделей в продакшн.

Обязанности:

• Разработка и обучение моделей NLP и CV.

• Создание диалоговых моделей русского языка, интеграция LLM.

• Обработка PDF: извлечение структуры, таблиц, текстов, изображений.

• Разработка пайплайнов подготовки данных.

• Оптимизация моделей для продакшн-нагрузок.

• Участие в проектировании системы и выборе алгоритмов.

Плюсом:

• Опыт fine-tuning LLM, RLHF, LoRA.

• Опыт построения RAG-архитектур.

Обязательно предоставление сопроводительного письма с описанием опыта по направлению.