Просмотр вакансии

Компания «Селдон» — российский разработчик IT-решений в сфере анализа закупок, поиска данных и автоматизации работы с тендерной информацией. Мы создаём продукты для обработки больших массивов закупочной документации, интеллектуального поиска, аналитики и автоматизации бизнес-процессов.

Сейчас мы расширяем команду и ищем ML-разработчика для развития NLP/ML-решений в области анализа закупок и документов.

ИЩЕМ СОТРУДНИКА НА УДАЛЕННЫЙ ГРАФИК РАБОТЫ С РЕДКИМИ ПОСЕЩЕНИЯМИ ОФИСА В Г. НИЖНИЙ НОВГОРОД

Чем предстоит заниматься

• Сбор из базы данных, очистка и нормализация данных для обучения моделей: закупки, лоты, ОКПД2, заказчики, поставщики, документы, протоколы и OCR-тексты.
• Анализ качества данных: поиск пропусков, дублей, шумных записей, ошибок OCR, нестабильных признаков и проблем в исходных источниках.
• Формирование обучающих выборок для классификации закупок, извлечения сущностей, поиска похожих объектов и ранжирования лидов.
• Разработка правил и слабой разметки с использованием словарей, регулярных выражений, ОКПД2, истории закупок, похожих документов и LLM.
• Работа с NLP-подходами: TF-IDF, BM25, embeddings, классификация текстов, кластеризация, поиск похожих документов и NER.
• Классификация закупок по категориям на основе названий, описаний, ОКПД2, документов и истории похожих закупок.
• Извлечение сущностей из документов: участников, поставщиков, компаний, брендов, моделей, товаров, требований, условий участия, обеспечения и банковских гарантий.
• Поиск похожих закупок, лотов и документов по тексту, смыслу, ОКПД2, заказчику, региону и другим признакам.
• Построение скоринга закупки как коммерческого лида: оценка перспективности закупки для менеджеров и выявление признаков интереса.
• Использование LLM для разметки данных, анализа ошибок, поиска паттернов, генерации правил и подготовки обучающих корпусов.
• Обучение, тестирование и сравнение моделей: настройка параметров, анализ ошибок, сравнение baseline-подходов и более сложных моделей.
• Оценка качества моделей: контроль precision/recall/F1, анализ false positive/false negative, подготовка понятных отчётов по качеству.
• Внедрение моделей в продукт: интеграция в API, внутренние пайплайны, карточки закупок, системы поиска, аналитики и скоринга лидов.
• Мониторинг качества в продакшене, поддержка и дообучение моделей с учётом новых данных, изменений в закупочной практике и бизнес-требованиях.
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнес-заказчиками: постановка ML-задач, согласование метрик, требований к данным и форматов интеграции.

Что мы ожидаем от кандидата — Обязательные навыки

• Уверенное владение Python для анализа данных и разработки ML/NLP-пайплайнов.

• Опыт работы с Pandas / Polars / NumPy.

• Опыт применения Scikit-learn для классических ML-задач.

• Опыт решения NLP-задач: классификация текстов, поиск похожих документов, кластеризация, дедупликация.

• Практический опыт с TF-IDF, BM25, cosine similarity, embeddings.

• Умение быстро строить baseline-решения и сравнивать простые подходы со сложными моделями.

• Опыт работы с грязными данными: пропуски, дубли, шум, нестабильные форматы, OCR-ошибки, неоднородные источники.

• Уверенное знание SQL.

• Понимание метрик качества: precision, recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC, confusion matrix.

• Умение анализировать ошибки модели, находить причины ложных срабатываний и пропусков.

• Умение готовить понятные отчёты по качеству моделей для разработки и бизнеса.

• Понимание, что ML-модель должна решать бизнес-задачу, а не только показывать хорошую offline-метрику.

Будет плюсом

• Опыт работы с русскоязычными текстами.

• Опыт с BERT / RuBERT / Sentence Transformers / BGE / e5 / transformers.

• Опыт с NER: GLiNER, spaCy, transformers.

• Опыт использования LLM для разметки, анализа данных и поиска паттернов.

• Опыт с OCR-текстами, PDF/Word/HTML-документами и табличными фрагментами.

• Опыт с Elasticsearch / OpenSearch / Manticore / Sphinx / Lucene-подобными поисковыми системами.

• Опыт с ranking/recommendation задачами.

• Опыт с графовыми признаками: Node2Vec, metapath2vec, графы поставщик-заказчик-закупка-ОКПД2.

• Понимание active learning и weak supervision.

• Опыт организации или использования экспертной разметки.

• Опыт внедрения ML-решений в реальные продукты или внутренние бизнес-процессы.

Мы предлагаем

• Работу над прикладными AI/ML-продуктами с реальной бизнес-нагрузкой.

• Большие объёмы данных и сложные NLP-задачи.

• Возможность влиять на архитектуру решений и развитие ML-направления.

• Профессиональную команду разработки и аналитики.

• Оформление по ТК РФ.

• Конкурентную заработную плату.

• Удаленный формат работы.

• Возможности профессионального и карьерного роста.