Чем предстоит заниматься
- Построение и улучшение ML-архитектуры процессов обработки данных с использованием внутренних и внешних LLM/VLM;
- автоматизация за счёт LLM/VLM бизнес-процессов, в которых классические ML-модели недостаточно эффективны;
- обучение классических ML-моделей, настраивание их качественной и количественной оценки, анализ результатов;
- работа с краудсорсингом и внутренними инструментами разметки для подготовки Ground Truth данных;
- взаимодействие с заказчиками, груминги, декомпозиция крупных ML-проектов.
Требования
- Успешный опыт интеграции LLM/VLM в бизнес-процессы;
- опыт работы с Python (Pandas, NumPy, SciPy, CatBoost, XGBoost), SQL (оконки, процедуры) — для подготовки данных и обучения ML-моделей;
- опыт работы с Airflow, BI-системами — Datalens/Superset/Tableu/Power-BI;
- высшее техническое или математическое образование;
- более двух лет опыта на позиции Data Science или Machine Learning;
- хорошие soft-скиллы;
- умение работать с математической статистикой для управления статзначимостью метрик моделей и пайплайнов;
- опыт работы с Hadoop, PostgreSQL или YT.
Будет плюсом
Опыт работы с краудсорсингом и асессорской разметкой.