ML Engineer

Компания "СТМ"

• Анализ массива размеченных и неразмеченных текстовых данных средствами статистического анализа;
• Расчет метрик по числовым данным массива;
• Расчет метрик по нечисловым данным: уникальные значения, наиболее частые (мода), инвариантные соотношения и пр.
• Группировка текстовых данных на уровне БД по сущностям/наборам сущностей;
• Поиск и определение корреляций данных/групп данных;
• Предобработка дата сета (сглаживание экстремальных значений, заполнение пустот, аугментация);
• Определение и расчет вторичных и специфических метрик для проведения статистического анализа;
• Поиск и анализ аномальных значений, причинно-следственных связей, формирование аналитических записок на основании проведенного анализа;
• Построение дашбордов для визуализации данных: гистограммы, box plots средствами Grafana, BI, Python;
• Прогнозное моделирование текстовой информации, определение инструкций для аннотаторов;
• Находить статистически обоснованные взаимосвязи, генерировать и проверять гипотезы в текстовых данных;
• Придумывать метрики для оценки качества аннотирования и реферирования текстов и обосновывать их необходимость;
• Создание решений на основе алгоритмов NLP.

• Глубокие знания и опыт практического применения моделей и методов в области NLP;
• Знания и опыт практического применения методов классического машинного обучения;
• Знания и опыт практического применения методов глубокого обучения;
• Знания и опыт практического применения многомерного статистического анализа, выявления аномалий, корреляций данных;
• Знания и опыт работы с большими наборами данных;
• Опыт работы с LLM: fine tune, prompt-инжиниринг;
• Знание и практическое применение инструментов и методов визуализации данных средствами: BI (Apache Superset), Python/dash: histograms, box plots и др.;
• Знание и опыт практического применения библиотек Python: pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, Pytorch/Tensorflow, Spark ML, transformers, langchain;
• Понимание механизма работы Transfromer-based моделей (embeddings, attention), их типы (например, BERT, GPT, T5) и для каких задач используются;
• Опытный пользователь SQL: группировки, оконные агрегации, расчет статистических метрик, создание таблиц/view;
• Английский язык на уровне технического чтения.
• Преимуществом будет знакомство с use cases: retrieval-augmented generation, chatbots, summarization

• Трудоустройство согласно Трудовому Кодексу РФ в аккредитованную ИТ-компанию;
• Гибкий рабочий график;
• Дополнительное медицинское страхование, включая стоматологию;
• Компенсация 50% стоимости языковых курсов, фитнес-абонементов и других спортивных программ, а также участие в регулярных корпоративных тренировках по футболу и волейболу;
• Работа в комфортабельном офисе с зонами отдыха;
• Участие в регулярных корпоративных мероприятиях и спортивных инициативах.

Открыть контакты работодателя

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы открыть контакты работодателя