Чем предстоит заниматься

— Разработка и оптимизация алгоритмов для интеллектуальной обработки документов, включая распознавание текста, извлечение данных и классификацию документов.

— Внедрение и масштабирование решений IDP для обработки больших объемов документов в различных форматах.

— Реализация RAG пайплайнов для адаптации LLM.

— Сбор и обработка данных для тренировки и тестирования моделей.

— Работа с командами продуктового менеджмента и инженеров для внедрения моделей в продукты.

— Оценка и постоянное улучшение производительности моделей на основе метрик и обратной связи от бизнеса.

‍

Что для этого понадобится

— Опыт работы с разработкой моделей машинного обучения, в том числе моделей отклика и рекомендательных систем, минимум 2 года.

— Знание основных алгоритмов и инструментов машинного обучения: scikit-learn, catboost, Pytorch и др.

— Опыт работы с большими объемами данных, умение работать с реляционными базами данных.

— Уверенное владение Python.

— Понимание основ A/B тестирования и статистической проверки гипотез.

— Умение анализировать результаты моделей и предоставлять информативные отчеты для команды и стейкхолдеров.

— Хорошие коммуникативные навыки, умение работать в команде. Желательно: Опыт работы с инструментами для обработки больших данных, такими как Spark. Знакомство с платформами для автоматизации машинного обучения (например, MLflow). Знакомство с принципами работы с продакшен-системами и DevOps практиками. Умение работать с AI агентами.