Награды компании 0 наград из 3
Забота о сотрудниках Получена: 18.11.2024
83% выполнено
Есть у 1.2% компаний на Dream Job

Работодатель поддерживает достойные условия труда и отдыха для сотрудников

Карьерный рост Получена: 18.11.2024
66% выполнено
Есть у 2.3% компаний на Dream Job

В компании есть возможности для карьерного и профессионального роста сотрудников

Корпоративная культура Получена: 18.11.2024
96% выполнено
Есть у 3.8% компаний на Dream Job

Сотрудники отмечают профессионализм руководства и хорошую атмосферу в коллективе

Data Science NLP

От 1 года до 3 лет
Полная занятость
Гибкий график
Описание вакансии

ФГАНУ НИИ «Спецвузавтоматика» относится к Министерству науки и образовании. Осуществляем деятельность в области информационных технологий и безопасности.

Ищем в команду опытных специалистов профиля: Data Scientist, ML Engineer (ML инженер).

Чем занимаемся:

  • Файн-тюнингом трансформеров (BERT, GPT, T5, etc.) на специальных задачах.
  • Оптимизацией интеренса моделей под разные задачи и/или устройства.
  • Используем и классические методы NLP (TF-IDF, Word2Vec, etc.).
  • До-обучаем на наших GPU и настраиваем chaining LLM моделей (LangChain и подобные решения).
  • Превращаем наши модели в сервисы с помощью FastAPI и контейнеризируем в Docker/Podman - Ищем новые идеи и проекты на основе трансформеров и LLM.

Как работаем:

1. Вместе с командой изучаем проект, обсуждаем подходы и ищем подходящий.
2. Собираем и анализируем обучающие данные. Обязательно версионируем данные в наше S3 хранилище.
3. Проводим углубленный анализ данных и эксперименты на нашем вычислительном кластере (GPU). Версионируем модели в GitLab Model Registry (MLFlow) и в S3 хранилище.
4. Выбираем лучшую модель для задачи и оборачиваем её в сервис для доступа к модели по API.
5. Весь код и артефакты мы активно версионируем, чтобы ничего не потерять. Каждый Merge Request младших специалистов дополняется ревью от старшего специалиста, который подскажет где можно улучшить.
6. Держим постоянную связь с командой тестеров и бэкендеров для эффективной интеграции модели с другими сервисами.
7. При необходимости оптимизации модели под конкретные задачи - оптимизируем. Например, для запуска моделей на мобильных устройствах.
8. По мере работы синхронизируемся между командами для брейншторма задач свежим взглядом.

Чем пользуемся для:

  • работы с моделями: torch, transformers, NeMo, optuna, sklearn;
  • хранения информации внутри проектов: clickhouse, qdrant, postgresql, elasticsearch;
  • версионирования кода: git;
  • версионирования артефактов: DVC, LakeFS, GitLab, MinIO S3 - запуска сервисов: Docker/Podman, Kubernetes, Redis, RabbitMQ;
  • написания базового бэка для модели: Gradio, StreamLit, FastAPI - управления зависимостями: pdm;
  • так же приветствуется использование других технологий, которыми вы владеете.

Что мы предлагаем:

  • Трудоустройство по ТК РФ, белая заработная плата, премии, 13я зарплата.
  • 8-часовой рабочий день, 5/2, график работы с 10 до 19, гибридный формат работы. Полной удаленки нет.
  • Для своих pet-проектов возможно пользоваться рабочей техникой.
  • Рост по установленной карте карьеры, пересмотр зарплаты по мере роста.
  • Обучение, курсы, конференции и т.п. за счет организации.
  • Расположение офиса в центре города.
  • Насыщенная корпоративная жизнь (корпоративы, внутренние мероприятия, праздники для сотрудников, внутренние турниры и конкурсы).
  • Совместные походы (квесты, лазертаг, кино и т.д.).
  • Психологическая и юридическая поддержка (штатный юрист и психолог);
  • Гильдии по интересам (IT-шные, и не только).
  • Комфортная рабочая обстановка (спортивные зоны, летняя площадка на крыше с интересными мероприятиями у партнеров).
  • Подарки на праздники от Института.
  • Сплоченный коллектив, команда единомышленников.
Ключевые навыки
NLP
Машинное обучение
Нейронные сети
Machine Learning
PyTorch
Scikit-learn
Python
Математическая статистика
Математический анализ
Теория вероятностей
Вакансия опубликована: 9 октября 2024, Ростов-на-Дону
ФГАНУ НИИ Спецвузавтоматика
4,2
Очень хорошо
88%
Рекомендуют
Оценки по категориям
4,4
Условия труда
4,7
Коллектив
4,4
Руководство
3,5
Уровень дохода
4,3
Условия для отдыха
3,7
Возможности роста
Преимущества и льготы компании
Сотрудники чаще всего указывали следующие льготы и преимущества на основании 34 отзывов
94% Своевременная оплата труда
91% Наличие кухни, места для обеда
82% Корпоративные мероприятия
71% Профессиональное обучение
59% Удобное расположение работы
59% Оплата больничного
47% Система наставничества
44% Гибкий рабочий график
12% Удаленная работа
12% Медицинское страхование
6% Место для парковки
6% Оплата мобильной связи
3% Оплата транспортных расходов
Поиск Вакансии Ваш отзыв Зарплаты Сравнить