Разработка и внедрение ML-решений для AI-направления B2B-маркетплейса: от подготовки данных и обучения моделей до вывода в production и оценки качества. Команда создаёт внутренние и пользовательские AI-сервисы.
Задачи:
- Подготавливать датасеты для обучения и оценки моделей, обучать и дообучать модели, проводить эксперименты.
- Разрабатывать алгоритмы для поиска, классификации, сопоставления (matching) и ранжирования (ranking).
- Работать с товарными данными: сопоставлять товары и предложения, определять аналоги и категории, улучшать семантический поиск и алгоритмы matching.
- Работать с embedding-моделями и LLM, анализировать ошибки и улучшать качество моделей.
- Реализовывать ML-решения на Python, интегрировать модели в сервисы и работать с потоками данных и Kafka.
- Участвовать в выводе решений в production, следить за качеством и производительностью, оптимизировать решения.
- Изучать новые модели и подходы, проводить PoC и проверять влияние на бизнес-метрики; переводить успешные эксперименты в production.
Требования: коммерческий опыт в ML/AI около 2 лет; уверенный Python и опыт разработки production-кода; практический опыт обучения или дообучения ML-моделей; подготовка датасетов и ML-эксперименты; понимание ML-метрик и оценки качества; опыт с LLM и/или embedding-моделями; понимание задач классификации, поиска, matching или ranking; умение самостоятельно изучать новые модели, подходы и библиотеки; опыт доведения ML-решений до production.
Будет плюсом: NLP, semantic search или vector search, bi-encoder/cross-encoder/reranking, Hugging Face, PyTorch, fine-tuning LLM или embedding-моделей, опыт с каталогами товаров, e-commerce или marketplace, Kafka, Docker, оптимизация inference и работа с GPU, мониторинг качества ML-моделей, SQL.
Формат: удалённо, полная занятость.