Data Scientist (Aнализ текстовых документов)

Что делать

В первую очередь, тебе предстоит развивать внутреннюю систему для автоматического анализа текстовых документов с применением больших языковых моделей (LLM).

• Разрабатывать и внедрять новые сценарии анализа текстов (под новые типы документов).
• Улучшать стабильность и качество текущих сценариев анализа текстов, оптимизировать код.
• Применять LLM для успешного решения кейсов (писать промпты, разбираться в тонкостях работы с LLM, разрабатывать RAG-пайплайны).
• Совместно с командами DE, MLOps, мониторинга интегрировать сервисы в промышленную среду.

Требования

• Промышленный опыт разработки и внедрения моделей и аналитических алгоритмов в продакшн, в том числе на основе LLM.
• Умение писать качественный и эффективный код на Python.
• Знание классического ML и алгоритмов.
• Опыт применения и понимание работы с LLM, желание развиваться в этом направлении.
• Уверенное владение ML-стеком Python: LightGBM, XGBoost, CatBoost, scikit-learn, pandas, NumPy.
• Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive.

Будет большим плюсом

• Опыт в области обработки естественного языка, понимание принципов работы NLP-моделей.
• Контрибьют в ML-библиотеки.
• Опыт fullstack-разработки.
• Знание DL-алгоритмов и опыт работы с PyTorch.

Условия

• Стабильная работа в одном из крупнейших банков страны.
• Сильное DS-сообщество, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
• Конкурентная заработная плата, соцпакет.
• Условия для роста и развития (в том числе участие в конференциях, тренингах, внутренних программах развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты по ML объединены в один департамент для продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, влияние на результат и архитектуру решений.
• Квартальный бонус по результатам работы.
• ДМС, страхование жизни.
• Корпоративное обучение.