Ищем NLP Engineer в AI-команду, которая развивает решения на основе машинного обучения и языковых моделей для продуктов Магнита. Основной проект — интеллектуальная классификация пользовательских отзывов в «Магнит Метрике»: предстоит развивать NLP-модели, экспериментировать с подходами и влиять на качество решения на всем пути от данных до inference.
Задачи
- Подготавливать и версионировать датасеты для многоклассовой и мультилейбл-классификации пользовательских комментариев
- Проводить EDA и контролировать качество данных: разметку, дисбаланс классов, дубликаты и утечки между train / validation / test
- Разрабатывать пайплайны получения silver-разметки с использованием удалённых LLM через OpenAI-compatible API
- Обучать и сравнивать NLP-модели и различные подходы к классификации: retrieval, cross-encoder, bi-encoder, teacher–student
- Проводить воспроизводимые эксперименты, рассчитывать метрики, подбирать пороги и анализировать ошибки моделей
- Поддерживать инфраструктуру экспериментов и inference: Docker, GPU, логирование, конфигурации, checkpoint / resume и документацию
Требования
- Опыт коммерческой разработки NLP-решений и обучения моделей для задач классификации текстов
- Уверенное владение Python и PyTorch
- Практический опыт работы с Hugging Face Transformers / Datasets и scikit-learn
- Понимание подходов к text classification, multiclass и multilabel classification, retrieval, cross-encoder и bi-encoder моделям
- Опыт проведения ML-экспериментов, работы с метриками, валидацией, подбором порогов и анализом ошибок
- Опыт запуска и поддержки моделей в контейнерной среде, желательно с Docker, GPU inference, vLLM / Triton или другими inference-серверами
Условия
- Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально)
- ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
- Технику для работы
- График работы с гибким началом дня
- Работу в максимально уютном офисе в Краснодаре или Москве или удаленно из других городов
- Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах
- Развитие – мы оплачиваем обучение на курсах и участие в конференциях
- Наличие корпоративных скидок PRIMEZONE и программ лояльности от компании
- Наличие корпоративной библиотеки курсов