Медиапоинт - digital-платформа игровой тематики. Мы работаем не только на территории России, но и на международном рынке.
В нашу молодую и дружную команду ищем Data Scientist (NLP)!
В ваши задачи будет входить:
Проведение ресерчей и проверка гипотез команды с применением LLM в прикладных бизнес-задачах, генераций идей для улучшения текущих решений;
Разработка и улучшение текущих RAG-пайплайнов;
Разрабатывать real-time ML based сервисы;
Разработка и внедрение продуктов на основе LLM-моделей (RAG, Text Classification, Summarization, QA);
Осуществлять мониторинг и обслуживание моделей после готовности модели наша задача заключается в мониторинге её метрик для понимания, когда следует вмешаться и переобучить модель;
Написание документации к моделям.
Что мы от вас ожидаем:
Проактивный подход к поставленным задачам и нахождению решений;
Уверенное владение Python, ML;
Коммерческий опыт в Data Science от 3 лет;
Опыт с лучшими практиками разработки программного обеспечения, включая контроль версий, тестирование и непрерывную интеграцию;
Опыт работы с традиционным DS-стеком библиотек: TensorFlow/PyTorch, NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers, NumPy, pandas, Scikit-learn;
Понимание жизненного цикла ML-моделей;
Опыт работы с LLM, Prompt Engineering, дообучение GPT-like-моделей;
LLMOps: LangChain, LlamaIndex, опыт работы с Plugins для LLM;
Опыт дообучения BERT-like- и GPT-like-трансформеров. Проактивный подход к поставленным задачам и нахождению решений;
Будет плюсом:
Умение оборачивать решения в микросервис (FastAPI, Docker);
Умение работать с оркестрацией ML-пайплайнов (Airflow/MLFlow).
Что мы можем предложить:
Конкурентоспособная заработная плата;
Возможность полностью работать удалённо из любой точки мира или в офисе (Москва, Кипр) для желающих -поработать в формате коворкинга или с закреплённым рабочим местом;
Оформление в штат компании и не только;
Возможность получать ЗП в любой валюте;
Плавающее начало дня, 8-часовой рабочий день;
Возможность профессионального роста и обучения;
Работу в динамичной и дружелюбной команде (7 человек);
Современные инструменты и технологии для работы;
Гибкие методологии разработки работа по методологиям Agile, в том числе спринты и регулярные встречи для планирования и ретроспективы.