Data scientist NLP/CV (middle+)
От 1 года до 3 лет
Полная занятость
Полный день
Описание вакансии
ООО «СберОбразование» — компания экосистемы Сбера, созданная в 2021 году. Мы внедряем цифровые решения и создаем новые возможности для развития и обучения на протяжении всей жизни.
Наша команда занимается решением амбициозных задач с помощью AI и ML в области EdTech.
Наш стек: Python, Jupyter, Linux, Git, Docker, SQL, ClickHouse, MLflow/KubeFlow, PyTorch/TensorFlow;
Почему к нам:
- Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, есть возможность развиваться и обмениваться знаниями;
- Хорошо настроенные процессы, двухнедельные спринты, регулярные встречи для синхронизации;
- У нас представлен полный жизненный цикл разработки продуктов с применением ML;
- Участие в разработке масштабных общественных проектах.
Чем предстоит заниматься:
- (NLP) Участие в обучении больших языковых моделей LLM (PEFT, SFT, RLHF);
- (CV) Обучение и тестирование CV моделей;
- (RecSys) Разработка рекомендательных систем;
- Критериальное оценивание текстов и генерация промптов;
- Развивать подходы и методы для разметки данных (асессорами / синтетика);
- Полный цикл ML: от понимания бизнес потребности до внедрения решений в продакшен и поддержки готовых решений.
Что нужно:
- Требуемый опыт работы: от 2-х лет;
- Желание непрерывно развиваться в ML: от табличных задач до разработки собственных подходов и решений;
- Опыт решения задач ML (направление NLP / CV / RecSys);
- Уверенное знание алгоритмов машинного обучения, теории вероятности и математической статистики;
- Умение писать код на Python, SQL;
- Высшее техническое образование в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики или другой релевантной области (полное или незаконченное);
- Умение и желание изучать актуальные научные публикации, работы и применять новые решения на практике.
Будет плюсом:
- Участие в соревнованиях по ML/DL;
- Практический опыт до обучения и работы с open source LLM;
- Публикации по NLP / CV;
- Собственные проекты по NLP / CV;
- Опыт работы с распределенными системами.
Мы заботимся о наших сотрудниках и предлагаем:
- Годовую премию по результатам работы;
- Ежегодную индексацию и индивидуальный пересмотр заработной платы;
- Дополнительное медицинское страхование и возможность страхования родственников;
- Полис путешественника;
- Ипотечное кредитование на льготных условиях;
- Бесплатную подписку СберПрайм+, скидки, бонусы и акции экосистемы;
- Обучение в Виртуальной школе Сбербанка;
- Обучающие материалы для родителей, подарки и мероприятия для детей сотрудников экосистемы;
- Комфортную рабочую среду;
- Гибкое начало рабочего дня;
- Офис в Москве и коворкинг в Санкт-Петербурге;
- Возможность работать удаленно.
Ключевые навыки
Вакансия опубликована:
сегодня,
Москва
Похожие вакансии
Что говорят сотрудники
Все 4 отзыва по этой специальности
Frontend-разработчик
Москва,
июль 2024
Что нравится
Интересные проекты и задачи, хорошие люди и команды, в принципе все здорово
Что можно улучшить
Возможность роста и ежегодного пересмотра зп как такового нет
Старший инженер-программист
Санкт-Петербург,
июль 2024
Что нравится
Свободный график. Возможность работать удаленно или в офисе. Отличные условия труда.
Что можно улучшить
Прозрачность процессов по карьерному росту и улучшений условий оплаты труда с учетом волатильности курса и цен.
Автор-разработчик
Москва,
май 2024
Что нравится
Высокая зарплата. Адекватное руководство. Трендовый проект. Чёткие вводные и технические задания.
Что можно улучшить
Возможности увидеть продукт в действий. Получение обратной связи.
Оценки по категориям
Преимущества и льготы компании
Сотрудники чаще всего указывали следующие льготы и преимущества на основании 42 отзывов
93%
Своевременная оплата труда
76%
Медицинское страхование
71%
Удаленная работа
69%
Наличие кухни, места для обеда
55%
Оплата больничного
55%
Гибкий рабочий график
55%
Профессиональное обучение
50%
Удобное расположение работы
45%
Корпоративные мероприятия
40%
Место для парковки
33%
Система наставничества
5%
Оплата мобильной связи
2%
Оплата транспортных расходов