Data scientist NLP (middle+) (удаленная работа)

Вакансия: Data scientist NLP (middle+)

Описание вакансии

DataOffice - это драйвер DataDriven культуры в Ростелекоме, один из лидеров отрасли управления данными в России. DataOffice объединяет 300 профессионалов в области ИТ-технологий.

В компании расширяется команда для разработки сервисов на базе больших языковых моделей: прикладные настольные приложения для повышения эффективности сотрудников и внедрение ИИ в программные продукты РТК (Яга/Ежка, аналоги Jira/Trello/Confluence, ITSM и т.д.).

Примеры сервисов:

• Виртуальный помощник на базе LLM;
• Генерация формального текста или шаблона задачи из свободного описания;
• Формирование саммари текстов;
• Построение RAG систем по документам, базам данных;
• Интеллектуальная нарезка историй и задач на подзадачи или пункты и выделение именованных сущностей из них.

Что мы ожидаем от кандидата:

• Опыт работы в роли Data scientist от 2 лет;
• Работа с одним из фреймворков PyTorch/TensorFlow;
• Знание основных подходов для предобработки и векторизации текста;
• Наличие опыта решения задач NLP для текста (Text Classification, NER, Text Summarization);
• Знакомство и понимание основных принципов современных SOTA моделей NLP;
• Владение: git, docker, sql и одним из фреймворков для реализации api.

Будет плюсом:

• Участие в соревнованиях по ML/DL;
• Практический опыт до обучения и работы с open source LLM;
• Публикации по NLP;
• Собственные проекты по NLP.

Мы предлагаем:

• Работа в крупнейшем в России интегрированном провайдере цифровых решений;
• Возможна полная или частичная удаленная работа из России;
• В Москве - БЦ Академик, победивший в номинации лучший проект Бизнес-центр класса А. Москва Возможность работать из офисов в городе Краснодар и Новосибирск.
• Официальное оформление согласно ТК РФ (полный соц. пакет: ежегодный оплачиваемый отпуск 28 календарных дней, оплата больничных);
• Официальная заработная плата (оклад и годовая премия);
• Кафетерий льгот с 1 рабочего дня: ДМС, компенсация транспорта, интернета, спорта, обучения и др.;
• Корпоративное обучение: внутренние митапы, участие в конференциях, доступ к корпоративным библиотекам технической и бизнес литературы.