Компания занимает 3-е место в мире по количеству социальных открытий и объединяет людей с помощью онлайн-платформ, ориентированных на искусственный интеллект, игровые технологии и видеостриминг.

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 в роли Data Scientist/LLM engineer более 5 лет

• 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;
• Опыт обучения Qwen, работы с llamaindex и Mistral.

Требуется Senior Python-разработчик.

Основные обязанности:

• Доработка и введение нового функционала в систему тестирования торговых стратегий;
• Проверка торговых гипотез на основе этой системы;
• Прочие задачи анализа данных (в основном EDA), связанные с автоматизированной торговлей, как разовые, так и задачи автоматизации аналитики. 

Требования:

• Python 3;
• Знание стандартной библиотеки и возможностей языка;
• Библиотеки для анализа данных: pandas, numpy, scipy;
• Библиотеки для визуализации данных: matplotlib, plotly/bokeh;
• Желателен опыт работы с numba и\или опыт работы с языками со статической типизацией (от C до Java, любой подойдёт);
• Умение писать production-ready код без Jupyter Notebook’ов;
• Хорошее знание SQL: простые запросы, JOIN любой степени сложности, оконные функции. подзапросы, желателен опыт работы с Clickhouse и Postrgres.