Команда развивает технологии для городских сервисов и еком-направления. Мы занимаемся созданием и внедрением решений, которые помогают обрабатывать большие массивы данных о товарах, улучшают поиск и рекомендации, а также автоматизируют рутинные процессы с помощью современных AI-инструментов.

В фокусе нашего внимания — проекты по автоматизации разметки данных и разработка скилов для агентов. Мы работаем над тем, чтобы сделать процессы обработки информации быстрее и качественнее, внедряя алгоритмы машинного обучения и интеллектуальные сценарии.

Сейчас мы ищем стажёра, который поможет нам масштабировать эти решения. Это отличная возможность погрузиться в продуктовую разработку с сильным техническим уклоном, поработать с большими данными и современными AI-моделями в крупной технологической компании.

‍

Какие задачи вас ждут

Автоматизация еком-проектов‍

В рамках этого направления предстоит участвовать в создании пайплайна автоматизации для одного из ключевых проектов — определения дублирующихся товаров по изображениям. В задачи входит проработка контекстной базы, участие в настройке конвейеров обработки данных и оценка релевантности рекомендательной выдачи. Предстоит работать с платформой для разметки и применять знания в области ML для улучшения качества моделей.‍

Разработка скилов для AI-агентов‍

Вторая важная задача — участие в создании и развитии сценариев (скилов) для агентов, которые используются в проектах по разметке данных. Необходимо помогать реализовывать такие скилы, чтобы агент мог учитывать специфику разных проектов и выполнять задачи по аналитике и разметке более эффективно. Это позволит вынести часть рутинных действий на уровень интеллектуальных помощников.

Мы ждём, что вы‍

— Имеете базовое понимание принципов машинного обучения и искусственного интеллекта, а также интересуетесь автоматизацией процессов

— Владеете основами алгоритмического мышления; знакомы с Python (или другим языком программирования) на уровне чтения кода и написания скриптов

— Умеете структурировать информацию и самостоятельно разбираться в новой предметной области для эффективной постановки задач AI-инструментам

— Готовы взаимодействовать со смежными командами (в том числе ML-разработчиками) для дообучения моделей, а также с заказчиками для защиты предлагаемых решений и методов автоматизации