ml engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Команда разрабатывает локальный конвейер обработки документов для автоматического распознавания, классификации и извлечения ключевых атрибутов из скан-образов документов с записью данных в БД. Вам нужно будет разрабатывать и внедрять локальный конвейер обработки документов для автоматического распознавания, классификации и извлечения ключевых атрибутов (дата, номер, контрагент, ИНН и др.) из скан-образов документов (счета-фактуры, договоры, акты, ТТН и др.) с последующей записью данных в БД.

• Опыт работы с моделями глубокого обучения для NLP: применение предобученных эмбеддингов (BERT) для классификации документов, практика настройки и дообучения моделей NER для извлечения атрибутов (дата, сумма, ИНН, контрагенты и т.д.)
• Навыки работы с OCR-системами: опыт интеграции и пост-обработки результатов Tesseract
• Умение строить конвейеры обработки данных от скана → OCR → очистка текста → векторизация → классификация → извлечение атрибутов → запись в БД
• Понимание принципов локальной развертки: работа без доступа в интернет, изоляция через Docker
• Реализация проектов по автоматизации документооборота
• Умение работать с небольшими выборками данных (50–200 размеченных документов) и добиваться высокой точности (>85%) без больших объемов данных
• Опыт интеграции ML-моделей с корпоративными системами через API
• Будет плюсом способность переводить бизнес-задачи в технические решения, умение выявлять и исправлять артефакты OCR, опечатки, вариативность формулировок, навыки документирования моделей и процессов для передачи знаний и сопровождения

• Оформление по ТК РФ
• Работа в г. Москва, г. Щербинка
• Система премирования на основе KPI
• Возможен гибридный/удаленный график работы по результатам испытательного срока
• Современные проекты, интересные с профессиональной точки зрения задачи
• Возможность профессионального и карьерного роста