← К каталогу
OZ

Ozon

Middle Data Scientist, NLP, Ozon Банк

УдалённоMiddleМосква, Россия1 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение25 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Ozon Банк — компания, в которой тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём новые для рынка продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и пути к результату.

Сейчас мы ищем middle NLP DS в команду, которая занимается всеми NLP-задачами в компании. Мы создаём RAG для различных бизнес-направлений, чат-бот поддержки, реализуем speech-to-text решения, OCR с использованием LLM, кодогенерацию. А также работаем с любыми другими запросами от бизнеса, связанными с текстовыми данными.

Модели напрямую влияют на доходность компании и определяют итоговую прибыль. Мы развиваем мощности нашего ЦОД для прикладных и исследовательских задач и самостоятельно прорабатываем и запускаем решения в прод.

Наш стек: Vertica, PostgreSQL, Clickhouse, Labelstudio, pytorch + accelerate, tritonserver в k8s, QDrant, Elasticsearch, Langchain

Вам предстоит:

  • Активно участвовать во всех проектах команды
  • Решать задачи для чат-бота поддержки
  • На первом этапе использовать модели для поддержки операторов (суммаризация, парафраз, RAG), затем — переходить к полной автоматизации с помощью LLM
  • Развивать вместе с командой STT- и TTS-направления для обработки звонков

Мы ожидаем:

  • Опыт работы в Data Science от 2 лет
  • Умение внятно излагать мысли и представлять результаты своей работы
  • Уверенный Python, умение разбираться в чужом коде
  • Понимание основных принципов, алгоритмов и метрик классического ML
  • Опыт решения бизнес-задач с использованием классических и трансформерных NLP-моделей
  • Понимание, какая NLP-модель для каких случаев подойдёт лучше
  • LLM — понимание принципов работы, а также ограничений в применении тех или иных моделей

Будет плюсом:

  • Навыки prompt engineering-а и использования structured outputs и function calling у моделей
  • Потенциально будем разворачивать агентские системы, поэтому будет плюсом опыт работы с такими фреймворками — например, smolagents
  • Опыт деплоя…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU