Middle ML/NLP Engineer [Прогрессоры, МТС Веб Сервисы]

Мы развиваем AI функционал в продукте, который дает возможность пользователям открывать новый для себя контент и места для интересного времяпрепровождения с учетом их личных предпочтений. Поиск по промпту, предиктивные рекомендации с учетом данных профиля пользователя и социального графа - это и еще многие другие задачи, которыми мы занимаемся.

Наша команда подошли к этапу продуктивизации существующих прототипов, и мы ищем ML/NLP инженера, который поможет улучшить их механики и будет работать вместе с нами над самыми смелыми идеями, проводя исследования и эксперименты по их реализации.

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:

• улучшать существующие сервисы поиска и рекомендаций контента и разрабатывать новые;

• производить количественные и качественные оценки работы pipeline'ов и принимать на основе метрик решения о дальнейших изменения;

• экспериментировать с LLM и подбирать оптимальные методы обучения/дообучения для задач query understanding, NER, классификации;

• разрабатывать облегченные модели, заточенные под конкретный домен контента и задачи;

• участвовать в разработке ML архитектуры и взаимодействовать с DE для определения оптимальной структуры данных;

• много исследовать и экспериментировать в рамках реализации персонализации и предиктивных рекомендаций.

ЧТО НУЖНО ДЛЯ ЭТОЙ РАБОТЫ:

• опыт от 2-х лет;

• опыт разработки на Python с использование основных data библиотек (pandas, polars, NumPy);

• знание SQL на уровне извлечения данных из каталогов для анализа и экспериментов;

• уверенная база по классическому ML;

• опыт работы с LLM (Prompt Engineering & Tuning);

• понимание, как выполнять Fine Tuning, в частности используя PEFT методы (LoRA);

• опыт использования ML/DL фреймворков для обучения (PyTorch);

• понимания архитектуры трансформеров, в частности BERT и GPT семейств;

• понимание, как выполнять Fine Tuning, в частности используя PEFT методы (LoRA);

• опыт использования ML/DL фреймворков для обучения (PyTorch);

• умение пользоваться docker и инструментами для serving'а моделей (vLLM, Triton, KServe, Ray Serve);

• понимание основных метрик, в особенности для классификации и IR (information retrieval), и умение их интерпретировать.

ЧТО МЫ ИСПОЛЬЗУЕМ:

• сервисы на Python (FastAPI);

• Weaviate для гибридного поиска;

• PostgreSQL, MongoDB, RedisSearch;

• Airflow, Flink - k8s, VM с GPU A100 80Gb;

• serving через vLLM, в планах переход на KubeFLow с KubeRay;

• MTS Big Data.

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• большое дизайн-комьюнити – общение и наставничество, своя дизайн-система;
• внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
• полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки;
• медицинскую страховку с 1 месяца со 100% покрытием расходов, включая стоматологию, страхование жизни и здоровья в поездках за рубеж. А еще можно застраховать родственников с корпоративной скидкой;
• единую подписку МТС Premium — KION light в онлайн-кинотеатре KION, сервис МТС Music, 30 дней бесплатного пользования подпиской OZON Premium.