ЭР-ТелекомИнженер ML
Москва
Работа в команде Movix Lab над продуктами B2C: разработка и поддержка NLP/поисковых сервисов (intent classification, NER, semantic search), пайплайнов подготовки данных и production-runtime моделей для улучшения качества пользовательских запросов
ГрейдMiddle/Senior
Стек
PythonPyTorchClickHouseDockerpandasnumpyscikit-learnTransformerssentence-transformersCatBoostOptunaONNXBM25KNNvector searchNER/CRFXLM-RoBERTaFlaskHypercornPrometheusGitLab CI/CDManticoreSphinxJava/Spring Boot
Задачи
- •Разработка и дообучение моделей для intent classification, NER и semantic search
- •Сопровождение и развитие существующих проектов: классификатор интентов, NER, поиск
- •Сбор, очистка, версионирование датасетов и подготовка hard negatives/hard cases
- •Построение повторяемых train/eval/release-пайплайнов и ведение regression/evaluation reports
- •Поддержка model runtime: HTTP API, readiness, логирование, метрики и мониторинг качества
- •Интеграция моделей с backend-сервисами и сопровождение production inference
Обязательно
- •Уверенная разработка на Python для ML/NLP-пайплайнов
- •Практический опыт обучения, дообучения и валидации NLP-моделей (intent, NER, semantic search)
- •Опыт работы с embeddings, vector/KNN search и BM25
- •Опыт работы с трансформерными моделями и библиотеками типа Transformers/sentence-transformers
- •Умение собирать и чистить датасеты, формировать hard negatives/hard cases
- •Опыт разработки и сопровождения HTTP runtime-сервисов для моделей, логирования, метрик и мониторинга качества
- •Опыт работы с Docker и CI/CD, понимание production lifecycle модели
Будет плюсом
- •Внедрение ML/NLP-решений в production-системах
- •Опыт работы с русскоязычными запросами в кинодомене
- •Опыт экспорта моделей в Java/DJL runtime и понимание отличий production inference
- •Опыт оптимизации inference: ONNX, кэширование, снижение latency, CPU/GPU deployment
- •Опыт работы с ClickHouse, Prometheus, Manticore/Sphinx, GitLab CI/CD
