ГНИВЦ разрабатывает информационные системы для государственных и коммерческих нужд, выступает партнёром государственных компаний и лидеров российского бизнеса, создаёт государственные информационные системы и коммерческие решения для налогового мониторинга. Компания также развивает ИИ-песочницу для экспериментов и реальных проектов на современных открытых больших языковых моделях.
ml инженер классификации товарных позиций
подготовься к отклику
ai-инструментыЧтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
задачи
- Разрабатывать и дорабатывать классификатор названий товарных позиций на базе BERT-архитектур, включая предобучение, дообучение и оптимизацию моделей;
- Организовывать и контролировать разметку данных, ставить задачи разметчикам, контролировать качество и автоматизировать пайплайны;
- Подготавливать датасеты, очищать и нормализовать данные с использованием pandas, datasets и regex;
- Проектировать и реализовывать архитектуру моделей, проводить эксперименты с BERT, DistilBERT, кастомными головами и ensemble-методами;
- Мониторить производительность моделей в продакшене, отслеживать метрики качества и drift, проводить A/B-тестирование и автоматизировать дообучение;
- Работать с PostgreSQL, создавать таблицы, писать хранимые процедуры и функции, оптимизировать запросы и ETL-пайплайны для данных моделей;
- Интегрировать модели в production, выполнять Docker-контейнеризацию и настраивать мониторинг GPU/CPU.
требования
- Высшее образование, предпочтительно в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин;
- От 2 лет опыта в NLP/ML, включая дообучение transformer-моделей BERT, RoBERTa или DistilBERT;
- Глубокий опыт работы с PyTorch, Hugging Face Transformers, pandas и datasets;
- Опыт работы с PostgreSQL, SQL, созданием и оптимизацией схем, хранимыми функциями и производительностью запросов;
- Знание техник оптимизации моделей: quantization, layer-wise LR и custom loss functions;
- Опыт работы с ML в продакшене, мониторингом, обнаружением аномалий и обслуживанием моделей;
- Уверенное владение Python, Git и Linux/Shell scripting;
- Будет плюсом опыт классификации текстов, организации разметки данных и построения конвейеров данных, работа с ONNX для inference и multi-GPU training (DDP).
условия
- Работа в офисе, по гибридному графику или полностью дистанционно на территории РФ;
- Пятидневная рабочая неделя: с понедельника по четверг с 09:00 до 18:00, в пятницу с 09:00 до 16:45;
- Конкурентная заработная плата по результатам собеседования и премии за эффективную работу и достигнутые результаты;
- Официальное трудоустройство с соблюдением требований ТК РФ;
- Оплачиваемые отпуска и дополнительная выплата 50% от оклада после 11 месяцев работы в компании;
- Выплата заработной платы дважды в месяц;
- Компенсация больничного до 7 дней с сохранением полной оплаты;
- ДМС после окончания испытательного срока, включая стоматологию;
- Возмещение до 50% затрат на занятия спортом;
- Профессиональное обучение и сертификация за счёт компании;
- Внутренние и внешние митапы, хакатоны, конференции, семинары и тренинги;
- Партнёрские программы по изучению иностранных языков и развитию профессиональных навыков;
- Доступ к корпоративной библиотеке Alpina Digital;
- До 5 дополнительных оплачиваемых выходных дней в календарном году для сотрудников, проработавших в компании более 11 месяцев.
навыки
Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.