Data scientist (NLP) middle

Платформа ОФД — крупнейший в России оператор фискальных данных с аудиторией около 1 млн пользователей. Компания создает IT-продукты для предпринимателей, инструменты управления бизнесом, аналитические сервисы и новые услуги на основе Big Data, анализируя рынок российского ритейла на данных из чеков в режиме реального времени. Ежедневно обрабатывается 60 млн кассовых чеков, в базе 4,7 млрд уникальных названий товаров. Команда DS строит NLP-ядро решения для автоматической категоризации товарных строк из чеков и извлечения атрибутов с целью восстановления товарной позиции до SKU. Также команда внедряет AI-агентов в процессы смежных подразделений компании. Задачи: — Разработка ML-моделей, rule-based и иных решений под поставленные задачи; — Поиск и лидирование разметки данных для обучения; — Покрытие мониторинговыми метриками, близкими к продуктовым; — Обучение, заказ разметки, деплой и покрытие прод метриками моделей для задач классификации позиций в чеках по древовидному каталогу, NER и нормализации атрибутов чековых данных, AI-агентов на основе локальных LLM для внутреннего использования и автоматизации задач, прочих инструментов для разметки данных; — Быстрые адаптивные решения под отраслевые проекты (классификация и атрибуция); — AI-агенты для разметки, технической поддержки и чата; — Ресерч альтернатив ядерного решения. Требования: — Коммерческий опыт обучения и эксплуатации трансформеров в NLP; — Опыт с векторными представлениями, Retrieval/Re-rank; — Опыт информационного извлечения в ритейле (NER, нормализация, линковка); — Продуктовое мышление и работа с метриками; — Умение структурировать задачи на компоненты и эксперименты; — Умение формировать выводы и защищать результаты; — Знание docker, vllm, k8s будет плюсом; — Опыт создания дашбордов для мониторинга моделей и загрузки LLM; — Желателен опыт работы с LLM (инференс, агенты), включая fine-tuning, дообучение, дистилляцию, квантование. Стек: — NLP, AI, ML; — docker, k8s; — LLM. Инфраструктура: — Разделение серверов на r&d и пром; — On-prem GPU для обучения и инференса нейросетевых моделей, включая LLM; — Хранилище данных на Hadoop. Найм: — Техническое интервью с TL команды DS; — Возможно выполнение тестового задания. Условия: — Трудоустройство по ТК РФ в аккредитованной ИТ-компании; — Комфортный офис рядом с м. Спортивная/МЦК Лужники; — График работы 5/2 с 9:00/10:00 до 18:00/19:00; — Офисный формат работы на испытательный срок, далее возможен гибрид; — Обучение и семинары за счет компании; — Расширенный соцпакет: ДМС (поликлиника, госпитализация, стоматология), скидки от партнеров, льготы на ипотеку; — Корпоративная жизнь, ежемесячные мероприятия; — Открытая рабочая атмосфера, общение на "ты", отсутствие дресс-кода.