Просмотр вакансии

Обязанности:

• Работать с текстовыми представлениями:
  дообучение BERT с использованием LoRA / PEFT,
  эксперименты с архитектурами и лоссами;
• Проектировать matching-модели:
  генерация кандидатов,
  ранжирование,
  offline/online валидация модели;
• Вести полный цикл разработки ML-решений:
  постановка задачи с заказчиком,
  сбор и подготовка данных,
  обучение моделей,
  деплой в production,
  A/B-тесты и анализ результатов;
• Оптимизировать обучение и инференс:
  multi-GPU / distributed training,
  оптимизация используемой памяти RAM;
• Улучшать ML-инфраструктуру и пайплайны;
• Выступать техническим лидом в рамках своих задач:
  предлагать архитектурные решения,
  декомпозировать сложные задачи,
  задавать план экспериментов.

Требования:

• Уверенное владение Python с классическим ML-стеком.

• Пишешь качественный и поддерживаемый код.

• Уверенное знание мат. статистики. Умеешь работать с метриками и A/B-тестами.

• Практический опыт разработки и внедрения моделей matching / retrieval / поиска.

• Глубокое понимание трансформеров:
  BERT-like архитектуры;
  representation learning;
  bi-encoder / cross-encoder подходы.

• Практический опыт дообучения моделей: LoRA / PEFT или аналогичные техники;

• Опыт эффективного обучения и оптимизации моделей: multi-GPU и работа с памятью.

Будет плюсом:

• Опыт оптимизации inference (quantization, distillation);
• Опыт построения датасетов для matching-задач;
• Опыт работы с highload ML-системами;
• Опыт uplift-моделирования.

Условия:

• Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса;
• Гибкий график рабочего дня;
• Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок;
• Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);
• Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.