Назад

Не получаете ответ?

Вакансия опубликована 9 дн. назад - шансы на ответ снижаются.

9 дней назад

Ведущий разработчик NLP (AI)

Формат работы
remote (только Russia)/hybrid/onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
lead
Страна
Russia
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Ведущий разработчик NLP (AI): Развитие NLP-моделей для интеллектуальной классификации пользовательских отзывов в «Магнит Метрике» с акцентом на подготовку данных, обучение моделей и качество inference. Фокус на многоклассовой и мультилейбл-классификации, retrieval-подходах, воспроизводимых ML-экспериментах и поддержке GPU-инфраструктуры.

Локация: Москва и Краснодар — гибридный или офисный формат; другие города — удаленная работа

Компания

AI-команда развивает решения на основе машинного обучения и языковых моделей для продуктов «Магнита», включая «Магнит Метрику».

Что делать

  • Подготавливать и версионировать датасеты для многоклассовой и мультилейбл-классификации пользовательских комментариев.
  • Проводить EDA и контролировать качество данных, включая разметку, дисбаланс классов, дубликаты и утечки между train, validation и test.
  • Разрабатывать пайплайны получения silver-разметки с использованием удаленных LLM через OpenAI-compatible API.
  • Обучать и сравнивать NLP-модели и подходы к классификации: retrieval, cross-encoder, bi-encoder и teacher–student.
  • Проводить воспроизводимые эксперименты, рассчитывать метрики, подбирать пороги и анализировать ошибки моделей.
  • Поддерживать инфраструктуру экспериментов и inference: Docker, GPU, логирование, конфигурации, checkpoint/resume и документацию.

Требования

  • Опыт коммерческой разработки NLP-решений и обучения моделей для классификации текстов.
  • Уверенное владение Python и PyTorch.
  • Практический опыт работы с Hugging Face Transformers, Datasets и scikit-learn.
  • Понимание text classification, multiclass и multilabel classification, retrieval, cross-encoder и bi-encoder моделей.
  • Опыт ML-экспериментов, работы с метриками и валидацией, подбора порогов и анализа ошибок.
  • Опыт запуска и поддержки моделей в контейнерной среде; желательно знание Docker, GPU inference, vLLM, Triton или других inference-серверов.

Культура и преимущества

  • Гибкое начало рабочего дня.
  • ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи.
  • Техника для работы.
  • Оплата обучения на курсах и участия в конференциях.
  • Корпоративная библиотека курсов, скидки PRIMEZONE и программы лояльности.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →