Вакансии
ML/NLP Architect
Сфера деятельности:
- Основные внедряемые продукты и сервисы построены на базе NLP моделей:
- Ответы на вопросы по тексту;
- Открытые доменные вопросы;
- Распознавание именованных сущностей;
- Анализ тональности текста;
- Классификация интентов;
- Обнаружение оскорблений;
Обязанности:
- Руководство и ответственность за полный цикл разработки коммерческих продуктов на основе NLP-технологий, а именно следующих процессов:
- Постановка задачи, cоздание технического задания по проекту;
- Предварительная обработка и подготовка данных;
- Создание программных продуктов и сервисов;
- Работы по интеграции проекта клиенту;
- Работы по сдаче проекта клиенту;
- Осуществление технической поддержки;
- Командная разработка;
- Проектирование архитектуры системы, выбор технологического стека для Backend и Frontend компонентов;
- Проведение Code Review;
- Оценка объема и сроков работ, понимание принципов оценки сроков в проекте;
- Управление релизами;
- Координация работы команды, планирование работ;
- Определение стандартов разработки;
- Оптимизация производительности;
- Предоставление экспертизы, техническая консультация;
- Коммуникация с иностранными партнерами (английский язык);
- Опыт внедрения решений на базе ML в production;
Технические требования:
- Знание языка Python и библиотек для ML и анализа данных (Scikit-learn, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn);
-
Практический опыт применения базовых моделей NLP (ngrams, skip-grams, td-idf и пр.);
-
Опыт применения GloVe, ELMo, RNN, CNN, Transformer, BERT;
-
Знание одного из Deep Learning фреймворков: Tensorflow, PyTorch;
-
Уверенный пользователь OS Linux/Unix;
-
Опыт работы с Git;
-
SQL, noSQL;
-
Знание фреймворков и библиотек для NLP и анализа текстовых данных (DeepPavlov, Gensim, Bigartm, NLTK, Наташа, SpaCy);
-
Уверенный пользователь OS Linux/Unix;
-
Опыт работы с технологиями виртуализации (Docker и пр.);
Теоретические требования:
- Знание классических алгоритмов и структур данных
-
Основы статистики, теории вероятностей, линейной алгебры
-
Знание теоретических основ алгоритмов ML
-
Научные публикации в области ML
-
Предметная экспертиза в алгоритмах и архитектуре диалоговых и вопросно-ответных систем
Резюме отправлять на почты: merge@ipavlov.ai и shvabe.ai@mipt.ru