Data Scientist (NLP, LLM)

Оплата не указана

Вакансия находится в архиве

Т1

г. Москва

Требуемый опыт работы

От 3 до 6 лет

Тип занятости

Полная занятость

График работы

Удаленная работа

Наша команда занимается разработкой и внедрением смежный моделей машинного обучения для NLP/PLP и смежными задачами.

Задачи команды:

  • Улучшать и тестировать текущие модели с использованием SOTA или близких к ним подходов.
  • Разрабатывать модели машинного обучения в области NLP/PLP и смежных задач.
  • Развивать продукты по моделям-трансформерам.
  • Модернизировать устаревшие сервисы, интегрировать с API входящих запросов.
  • Строить пайплайны для моделей, подготавливать контейнеры.
  • Обеспечивать эффективности на всех этапах: данные, архитектура, обучение, квантизация, фреймворки деплоя.

Какой опыт и знания мы ожидаем:

  • Опыт работы в области NLP от 3 лет.
  • Высокий уровень математического аппарата - математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей.
  • Детальное понимание моделей машинного обучения и алгоритмов.
  • Высшее образование (IT, техническое).
  • Уверенное владение языком Python 3.х, будет плюсом: ООП, паттерны, Web, Clean code.
  • Знания Linux, bash, Docker.
  • Знание classic ML/NLP - инструментов (numpy, pandas, sklearn, nltk, spacy, pymorphy, natasha, regex и др.);
  • Опыт тюнинга моделей на различные задачи NLP (Question Answering, Code Search, Code Completion, Text Classification, POS Tagging, Machine Translation) и работы с эмбеддингами w2v, fastText, BERT, BM25 на PyTorch.
  • Опыт вывода ML/NLP моделей в production (gradio/streamlit, fastapi/flask, FastChat, vLLM, CTranslate, Ray, OpenLLM и др.).

Ключевые навыки

Apache opennlp
Sfml (simple and fast multimedia library)
Linux
Python
Docker

Контактная информация

Т1

Сайт: t1.ru

Почта: info@t1.ru

Вакансия опубликована 19.07.2024 в г. Москва.

Похожие вакансии

#

Не указана

Москва

Полный день

Подробное описание

8 июня

#

Санкт-Петербург

Удаленная работа

Подробное описание

1 июля

#

Новосибирск

Удаленная работа

Подробное описание

2 июля