NLP/ML инженер

Что предстоит делать

IT-компания GNIVC- партнер государственных компаний и лидеров российского бизнеса, разработчик и системный интегратор крупнейших государственных информационных систем, а также коммерческих решений для налогового мониторинга. • Компания входит в ТОП-100 лучших работодателей страны и на 9-м месте в категории «IT-компании» 2025 года по рейтингу работодателей hh.ru среди крупных компаний; • Мы в 25% лучших по уровню счастья среди компаний отрасли IT и России 2025 по версии Happy Job; • У нас есть ИИ-песочница - среда для экспериментов и реальных проектов на современных опенсорс-больших языковых моделях. Здесь можно применять ИИ для оптимизации своей работы, автоматизации процессов и реализации собственных идей от гипотезы до результата; • Являемся аккредитованной ИТ-компанией.

• разработка и доработка классификатора названий товарных позиций на базе BERT-архитектур (включая предобучение, дообучение и оптимизацию моделей);
• организация и контроль процесса разметки данных: постановка задач разметчикам, контроль качества, автоматизация пайплайнов;
• подготовка датасетов: очистка, нормализация данных с использованием pandas, datasets (Hugging Face) и regex;
• проектирование и реализация архитектуры моделей: эксперименты с BERT, DistilBERT, кастомными головами, ensemble-методами;
• мониторинг производительности моделей в продакшене: метрики качества, drift-детекция, A/B-тестирование, автоматизированное дообучение;
• работа с PostgreSQL: создание таблиц, написание хранимых процедур и функций, оптимизация запросов (индексы, materialized views, EXPLAIN ANALYZE), ETL-пайплайны для данных моделей;
• интеграция моделей в production: Docker-контейнеризация, мониторинг GPU/CPU.

Что ждём от вас

• высшее образование (предпочтительно в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин);
• 2+ года опыта в NLP/ML, включая fine-tuning transformer-моделей (BERT/RoBERTa/DistilBERT);
• глубокий опыт с PyTorch, Hugging Face Transformers, pandas, datasets;
• опыт работы с PostgreSQL: SQL, создание/оптимизация схем, хранимые функции, производительность запросов;
• знание техник model optimization: quantization, layer-wise LR, custom loss functions;
• опыт production ML: monitoring, anomaly detection, model serving;
• уверенное владение Python, Git, Linux/Shell scripting.
• Будет плюсом:
• опыт с классификацией текстов (продуктовые каталоги, поиск/рекомендации);
• навыки организации разметки данных и data pipeline engineering (ETL, preprocessing);
• работа с ONNX для inference, multi-GPU training (DDP).

Что предлагаем