Data Scientist (NLP)

Медиапоинт - digital-платформа игровой тематики. Мы работаем не только на территории России, но и на международном рынке.

В нашу молодую и дружную команду ищем Data Scientist (NLP)!

В ваши задачи будет входить:

• Проведение ресерчей и проверка гипотез команды с применением LLM в прикладных бизнес-задачах, генераций идей для улучшения текущих решений;
• Разработка и улучшение текущих RAG-пайплайнов;
• Разрабатывать real-time ML based сервисы;
• Разработка и внедрение продуктов на основе LLM-моделей (RAG, Text Classification, Summarization, QA);
• Осуществлять мониторинг и обслуживание моделей — после готовности модели наша задача заключается в мониторинге её метрик для понимания, когда следует вмешаться и переобучить модель;
• Написание документации к моделям.

• Проактивный подход к поставленным задачам и нахождению решений;
• Уверенное владение Python, ML;
• Коммерческий опыт в Data Science от 3 лет;
• Опыт с лучшими практиками разработки программного обеспечения, включая контроль версий, тестирование и непрерывную интеграцию;
• Опыт работы с традиционным DS-стеком библиотек: TensorFlow/PyTorch, NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers, NumPy, pandas, Scikit-learn;
• Понимание жизненного цикла ML-моделей;
• Опыт работы с LLM, Prompt Engineering, дообучение GPT-like-моделей;
• LLMOps: LangChain, LlamaIndex, опыт работы с Plugins для LLM;
• Глубокое понимание RAG, RAG-Fusion, LoRA, QLoRA, FAISS, Elasticsearch;
• Опыт дообучения BERT-like- и GPT-like-трансформеров. Проактивный подход к поставленным задачам и нахождению решений;​​​​​​

Будет плюсом:

• Умение оборачивать решения в микросервис (FastAPI, Docker);
• Умение работать с оркестрацией ML-пайплайнов (Airflow/MLFlow).

• Конкурентоспособная заработная плата;
• Возможность полностью работать удалённо из любой точки мира или в офисе (Москва, Кипр) для желающих -поработать в формате коворкинга или с закреплённым рабочим местом;
• Оформление в штат компании и не только;
• Возможность получать ЗП в любой валюте;
• Плавающее начало дня, 8-часовой рабочий день;
• Возможность профессионального роста и обучения;
• Работу в динамичной и дружелюбной команде (7 человек);
• Современные инструменты и технологии для работы;
• Гибкие методологии разработки — работа по методологиям Agile, в том числе спринты и регулярные встречи для планирования и ретроспективы.