Middle ML/NLP Engineer в [Прогрессоры, МТС Веб Сервисы]( МТС )

Компания "МТС"

КОГО МЫ ИЩЕМ?

MIDDLE ML/NLP Engineer в команду Прогрессоры

ОПИСАНИЕ ПРОДУКТА

Мы развиваем AI функционал в продукте, который дает возможность пользователям открывать новый для себя контент и места для интересного времяпрепровождения с учетом их личных предпочтений. Поиск по промпту, предиктивные рекомендации с учетом данных профиля пользователя и социального графа - это и еще многие другие задачи, которыми мы занимаемся.

Наша команда подошли к этапу продуктивизации существующих прототипов, и мы ищем ML/NLP инженера, который поможет улучшить их механики и будет работать вместе с нами над самыми смелыми идеями, проводя исследования и эксперименты по их реализации.

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ

• Улучшать существующие сервисы поиска и рекомендаций контента и разрабатывать новые
  Производить количественные и качественные оценки работы pipeline'ов и принимать на основе метрик решения о дальнейших изменения

• Экспериментировать с LLM и подбирать оптимальные методы обучения/дообучения для задач query understanding, NER, классификации

• Разрабатывать облегченные модели, заточенные под конкретный домен контента и задачи

• Участвовать в разработке ML архитектуры и взаимодействовать с DE для определения оптимальной структуры данных

• Много исследовать и экспериментировать в рамках реализации персонализации и предиктивных рекомендаций

ЧТО НУЖНО ДЛЯ ЭТОЙ РАБОТЫ

• Опыт от 2 лет

• Опыт разработки на Python с использование основных data библиотек (pandas, polars, NumPy)

• Базовое знание SQL на уровне извлечения данных из каталогов для анализа и экспериментов

• Уверенная база по классическому ML

• Опыт работы с LLM (Prompt Engineering & Tuning)

• Понимание, как выполнять Fine Tuning, в частности используя PEFT методы (LoRA)

• Опыт использования ML/DL фреймворков для обучения (PyTorch)

• Понимания архитектуры трансформеров, в частности BERT и GPT семейств

• Понимание, как выполнять Fine Tuning, в частности используя PEFT методы (LoRA)

• Опыт использования ML/DL фреймворков для обучения (PyTorch)

• Умение пользоваться docker и инструментами для serving'а моделей (vLLM, Triton, KServe, Ray Serve)

• Понимание основных метрик, в особенности для классификации и IR (information retrieval), и умение их интерпретировать

ЧТО МЫ ИСПОЛЬЗУЕМ:

• Сервисы на Python (FastAPI)

• Weaviate для гибридного поиска

• PostgreSQL, MongoDB, RedisSearch

• Airflow, Flink - k8s, VM с GPU A100 80Gb

• serving через vLLM, в планах переход на KubeFLow с KubeRay

• MTS Big Data

ЧТО ПРЕДЛАГАЕМ

• Cобственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
• Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
• Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
• Участие во внешних IT конференциях. Мы выступаем на HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг и даже проводим собственную конференцию по архитектуре True Tech Arch;
• Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.

А еще:

• ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию;
• Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы.
• Материальную помощь в сложных жизненных ситуациях;
• Отпуск 28 календарных дней;
• Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
• Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
• Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.

​