← К каталогу
OZ

Ozon

Старший математик-разработчик, Внутренние ML Продукты

УдалённоSeniorМосква, Россия19 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 подтверждение2 мин. назад
Впервые замечена19 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Привет! Это команда "Внутренние ML Продукты". Мы применяем современный ИИ для автоматизации разнообразных процессов внутри компании. Например, мы создаем умных ассистентов для работы с базами знаний, делаем сервисы-копилоты для разработчиков и сотрудников поддержки, а также помогаем автоматизировать кадровый документооборот.

Наша ключевая цель - внедрить искусственный интеллект во все те места и процессы, где его использование поможет компании работать более эффективно, и освободит наших коллег от рутинной работы, которую сможет взять на себя ИИ.

В команде несколько опытных разработчиков и дата-саентистов, и мы тесно взаимодействуем с другими командами, заинтересованными в применении ИИ в своих задачах.

Ищем дата-саентиста, который готов вместе с нами применять ИИ для автоматизации процессов внутри компании.

Наш стек

  • PyTorch, transformers, catboost, фреймворки для инференса (vllm, triton), Python, Go, Kubernetes.

Вы будете

  • Участвовать в разработке полезных сервисов на базе ИИ.
  • Работать с "большими" современными моделями (напр., с такими LLM как DeepSeek и Qwen) и применять их для решения прикладных задач. У вас будет возможность не просто использовать "готовые" LLM "из коробки", но и дообучать их под конкретные прикладные задачи.
  • Решать интересные задачи из разных областей современного машинного обучения: NLP, CV, обработка видео и звука.

Примеры задач

  • Зафайнтюнить мультимодальный Qwen2.5-VL под задачу распознавания документов.
  • Обучить модель эмбеддингов, которая будет использоваться в RAG-системе для автоматизации работы техподдержки.

Нам важно

  • Отличные знания в области машинного обучения: классический ML, DL, NLP и/или CV.
  • Опыт работы с такими библиотеками как pytorch, transformers, фреймворки для градиентного бустинга (напр. catboost или xgboost), sklearn, pandas.
  • Уверенное владение Python.
  • Хорошее знание базовых алгоритмов и структур данных.
  • Понимание принципов работы с большими данными, знакомство с такими инструментами…

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

ИсточникHeadHunter / Developers / RU / between3And6