Data Scientist (NLP)

Вакансия № 29092285 от компании Газпромбанк на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Газпромбанк.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 29092285 добавлено в базу данных: Пятница, 24 января 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 29092285:

Прочитано соискателями - 13 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Газпромбанк":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Обязанности работника:

имплементация и обучение SOTA NLP моделей, как для русского языка, так и мультиязычных;
эксперименты по созданию новых архитектур, оценка языковых моделей;
работа над созданием надежного, быстрого и масштабируемого пайплайна для обучения LLM;
адаптация LLM для задач обслуживания внутренних и внешних клиентов, адаптация LLM под специфичные домены;
задачи полнотекстового анализа: кластеризация, классификация, тематическое моделирование, выделение именованных сущностей, суммаризация, идентификация трендов, анализ тональности;
речевая аналитика (оценка качества работы операторов, формирование рекомендации); • анализ обращений и отзывов;
разработка чат-ботов; • применение ML/DL на KG и базах знаний;
тестирование данных, гипотез, моделей;
доведение разработанной модели до вывода в production;
плотно общаться с продуктовой командой, бизнес-заказчиком и определять компоненты ml-продуктов;
разрабатывать system design решений;
управлять полным циклом разработки: взаимодействие с аналитиками, дата инженерами, MLOps- и DevOps-специалистами.

Требования к работнику:

понимание принципов классического ML, владение стандартным набором python-библиотек для ML;
опыт работы с NLP, понимание текущего состояния в области NLP (отдельные архитектуры, конкретные приложения к задачам);
опыт работы с языковыми моделями, понимание подходов к обучению LLM;
хорошее понимание современных архитектур нейронных сетей;
умение читать и разбирать статьи о новых архитектурах и подходах;
понимание принципов обучения, тюнинга, оценки deep learning моделей;
опыт отладки нейронных сетей и модификации архитектур или создания собственных;
опыт внедрения моделей в production, построения промышленных NLP решений с применением DL алгоритмов;
понимание принципов ведения разработки, ведения документации;
умение говорить с бизнес-заказчиком на одном языке, переводить задачу с языка бизнеса в ML постановку;
способность самостоятельно делать R&D в новых темах; • умение работать в команде; • уверенное знание SQL, Python, PyTorch, Docker, Hadoop, DVC, git.