Вакансия: Senior Data Scientist в команду NLP Search
Описание вакансии
Какие задачи мы решаем
Разрабатываем ML-модели для поиска и ранжирования организаций по пользовательским запросам.
Улучшаем механизмы понимания и обработки поисковых запросов : сегментация текста, исправление опечаток, генерация автодополнений.
Разрабатываем ML-модели для объяснимости выдачи : связывание товаров, услуг, атрибутов и отзывов с организациями.
Делаем классификацию и кластеризацию запросов и организаций для повышения точности поиска.
Разрабатываем ML-модели для саммаризации отзывов , извлечения фактов и других полезных данных из неструктурированных текстов.
Мы ждем, что Вы
Работаете над NLP-задачами более 3 лет и имеете опыт реализации решений в реальных продуктах.
Хорошо понимаете архитектуры современных моделей : BERT, T5, GPT и их вариаций знаете их сильные и слабые стороны.
Владеете Python и уверенно работаете с PyTorch, HF Transformers и другими ключевыми ML/DL-библиотеками.
Умеете строить полный ML-пайплайн : от исследований и обучения до вывода модели в продакшен и поддержки инференса.
Работали с задачами semantic search, query understanding, извлечения embedding-представлений и reranking .
Умеете оценивать качество поисковых систем : Recall@K, MRR, NDCG, как в offline, так и в A/B-тестах.
Будет крутым бонусом, если Вы
Знаете принципы оптимизации ML/DL-моделей и использовали библиотеки Triton, FasterTransformer, ONNX и другие.
Разрабатывали ML-модели для задач поиска и ранжирования , в частности системы генерации кандидатов и dense retrieval с использованием FAISS, Usearch, ColBERT.
Имеете опыт взаимодействия с backend/infra : FastAPI, Docker, gRPC, Kafka, Clickhouse, Kubernetes.
Работали с инструментами для разработки LLM инфраструктуры : LangChain, LoRA/PEFT, vLLM, SGLang и другие.
Участвовали в исследовательских или pet-проектах в области NLP особенно приветствуются статьи, open-source и публичные демо.
Почему стоит к нам присоединиться
Сложные задачи в реальном продукте миллионы пользователей, огромный справочник организаций, разнообразие и сложность данных.
Свобода выбирать технологии мы используем передовые ML/NLP-инструменты и ищем лучшие решения.
Влияние на продукт у вас будет возможность создавать полезные фичи, которые делают поиск лучше и помогают людям каждый день.
Сильная команда с которой можно расти и масштабировать крутые ML-решения.
Фокус на эксперименты много A/B-тестирования, исследовательской работы, поиск оптимальных архитектур.
Современный стек PyTorch, Transformers, LangChain, Triton, ONNX, FastAPI, Kafka, Kubernetes.
Почему у нас классно
2ГИС аккредитованная IT-компания.
Можно работать удалённо. Для нас важен специалист, а не его локация. Если хочешь работать в гибридном формате, есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два классных офиса в Новосибирске. А также коворкинги в Нижнем Новгороде, Томске, Астане, Алма-Ате.
Само собой, полностью белая зарплата.
Заботимся о здоровье: ДМС и возможность получать онлайн-консультации и терапевта, невролога, психолога и медицинского агента.
Если хочешь делиться своим опытом, мы только за поможем с выступлениями на конференциях и статьями для Хабра/VC.
Есть собственный учебный центр: курсы, тренинги и книги для прокачки скиллов.
