Data Scientist (NLP)

ВАКАНСИЯ С ПЕРЕЕЗДОМ В РЕСПУБЛИКУ ТАТАРСТАН Г. ЕЛАБУГА
Обязанности:
Решение задач NLP, таких как суммаризация, классификация, кластеризация, NER, с использованием современных технологий, в том числе LLM; Участие в полном цикле разработки, от постановки задачи до внедрения; Построение пайплайна обработки данных и дообучения LLM для генерации текстов, разработки чат-ботов, RAG-систем; Разработка новых подходов и процессов разметки данных для оценки качества работы LLM; Извлечение данных из различных источников (чтение из файлов, API, базы данных); Участие в формировании требований и необходимых данных по улучшению моделей; Внедрение модели в продакшн, поддержка жизненного цикла модели, мониторинг и обновление.
Требования:
Опыт работы в Data Science, связанный с обработкой естественного языка (NLP); Уверенное владение Python, включая библиотеки NumPy, Pandas, Scikit-learn и библиотеки обработки текстовых данных; Практический опыт разработки и внедрения NLP-моделей для классификации, кластеризации текста, NER (Named Entity Recognition) и др; Опыт работы с фреймворками глубокого обучения (TensorFlow/Keras или PyTorch), включая построение, обучение и оценку моделей; Знание архитектур GPT, BERT и других Transformer-моделей; Знание различных метрик оценки качества моделей NLP (precision, recall, F1-score, AUC-ROC и др.), умение выбирать подходящие метрики для конкретной задачи; Опыт вывода моделей в продакшн; Опыт использования инструментов для мониторинга производительности и качества моделей в продакшне будет преимуществом; Опыт внедрения LLM, разработки RAG-агентов, создания собственной LLM и ML-платформы будет преимуществом.
Условия:
Конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально); Дневная рабочая неделя (ненормированная); Работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе; Транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Менделеевск; Полис добровольного медицинского страхования; Предоставление платного жилья для иногородних; Оплачиваемые отпуска и больничные; Гарантия профессионального роста, бесплатное обучение; Амбициозную, проектно-ориентированную команду; Корпоративы, командные игры, мозговые штурмы, реализация нестандартных задач; Карьерный рост при наличии и обретения в процессе работы необходимых компетенций.