Менеджер по качеству данных

Что предстоит делать

Навыки: LLM, Компьютерное зрение, Python. Специализации: Инженер по данным. Качественные данные — основа машинного обучения. От того, насколько датасет полон, точен, репрезентативен и актуален, напрямую зависит качество модели в продукте. Мы создаём датасеты, которые помогают 2ГИС находить дорожные знаки, выделять здания на спутниковых снимках, отличать фотографии меню от интерьеров и оценивать привлекательность контента. Работаем с задачами Computer Vision, NLP и AI. Ищем менеджера по качеству данных, который будет отвечать за создание, развитие и валидацию датасетов для ML-моделей. Ты будешь проектировать процессы сбора и разметки данных, выстраивать контроль качества, автоматизировать повторяемые этапы и вместе с ML-командами улучшать данные на основе результатов моделей.Чем предстоит заниматься - проектировать, запускать и поддерживать процессы сбора, обработки, разметки и валидации данных; - формулировать требования к датасетам совместно с командами Computer Vision, NLP и AI; - определять критерии качества данных, организовывать проверки разметки и анализировать ошибки; - оценивать скорость, стоимость и качество разметки; находить узкие места и улучшать процесс; - проводить эксперименты с подходами к разметке, автоматизации и контролю качества, анализировать результаты и принимать решения на их основе; - использовать LLM и другие инструменты автоматизации для ускорения подготовки и проверки данных; - работать с асессорами и заказчиками: объяснять требования, собирать обратную связь, устранять проблемы в процессе; - развивать типовые пайплайны и масштабировать успешные решения на новые задачи; - поддерживать датасеты после запуска: расширять их при дрейфе данных, появлении новых сценариев и изменении требований к качеству модели; - писать понятные инструкции для асессоров, правила разметки и промпты для LLM. Мы ожидаем, что ты - работал (а) с краудсорсинговыми проектами, разметкой данных или контролем качества разметки; - умеешь декомпозировать неопределённую задачу на измеримый процесс: определить входные данные, правила, критерии приёмки и метрики качества; - умеешь оценивать и сопоставлять качество, скорость и стоимость разных подходов к разметке; - владеешь Python на уровне, достаточном для анализа данных, подготовки выборок и написания скриптов для автоматизации; - умеешь формулировать и тестировать промпты для LLM, оценивать качество результатов и учитывать ограничения такого подхода; - можешь вести несколько задач одновременно, расставлять приоритеты и прозрачно управлять ожиданиями; - умеешь вовлекать нужных участников в решение задачи и объяснять сложные вещи понятным языком. Будет плюсом, если ты - знаком (а) с основными принципами машинного обучения и жизненным циклом ML-моделей; - работал (а) с датасетами для задач Computer Vision, NLP или генеративного AI; - знаешь HTML, CSS и JavaScript — это поможет при работе с интерфейсами и инструментами разметки; - имеешь опыт разработки или доработки внутренних инструментов для разметки, валидации либо контроля качества данных; - работал (а) с метриками качества разметки, inter-annotator agreement, аудитами ошибок или активным обучением. Что важно знать Мы не ждём совпадения со всеми пунктами. Если тебе близки задачи на стыке данных, процессов, качества и машинного обучения — откликайся. Для нас важны системное мышление, ответственность за результат и готовность разбираться в новых типах ML-задач.