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.

Requirements:

• Knowledge of Outlook authentication methods (e.g. OAuth / Graph API)
• Very good Data Engineering / Machine learning engineering skills
• Very good knowledge of Python
• Knowledge of the scikit learn stack
• Good Knowledge of Databricks
• Knowledge of Azure VMs
• Experience in DevOps way of working
• Excellent English language skills, German beneficial
• Analytical and structured thinking to solve complex inquiries
• Ability to work independently, result orientated and very proactively in an agile environment
• Capability of communicating and interacting effectively with product owners and development team in an international environment