Инженер ML

Чем предстоит заниматься:

Участие в создании продуктов B2C в подразделении Movix Lab.

Разработка программных продуктов с применением ML.

Сопровождение и развитие существующих проектов: классификатор интентов, NER, поиск, сбор, очистка и версионирование датасетов, подготовка hard negatives/hard cases, анализ ошибок на пользовательских запросах.

Построение повторяемых train/eval/release-пайплайнов, ведение метрик, отчетов, regression-тестов и release checklist.

Поддержка model runtime: HTTP API, readiness, метрики, логи, мониторинг качества, интеграция с backend-сервисами.

Стэк технологий с которыми мы работаем:

Python: pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch, Transformers, sentence-transformers.

CatBoost, Optuna, embeddings, ONNX, BM25/KNN, vector search.

NER/CRF, XLM-RoBERTa/RuBERT, нормализация сущностей, CSV-словари.

Flask/Hypercorn HTTP API, Prometheus, ClickHouse, логирование и health/readiness endpoints.

Docker, GitLab CI/CD, Manticore/Sphinx, интеграция с Java/Spring Boot сервисами.

Мы ждём от тебя:

Уверенную разработку на Python для ML/NLP-пайплайнов.

Знание алгоритмов, структур данных, математики, статистики и метрик качества ML-моделей.

Практический опыт обучения, дообучения и валидации моделей NLP: intent classification, NER, semantic search.

Опыт работы с embeddings, vector/KNN search, BM25/lexical features, CatBoost, Transformers/sentence-transformers.

Умение собирать и чистить датасеты, формировать hard negatives/hard cases, вести regression/evaluation reports.

Опыт разработки и сопровождения HTTP runtime-сервисов для моделей, логирования, метрик и мониторинга качества.

Умение анализировать ошибки на реальных пользовательских запросах и итеративно улучшать модель.

Опыт работы с Docker, CI/CD.

Понимание production lifecycle модели: подбор threshold, экспорт артефактов, rollback.

Будет плюсом:

Опыт внедрения ML/NLP-решений в production-системах.

Опыт работы с русскоязычными запросами в кинодомене: фильмы, сериалы, персоны, жанры, страны, даты.

Опыт экспорта моделей в Java/DJL runtime и понимание различий Python evaluation и production inference.

Опыт работы с GitLab CI/CD, ClickHouse, Prometheus, Manticore/Sphinx.

Опыт оптимизации inference: ONNX, кэширование, latency, CPU/GPU deployment.

Мы предлагаем: ​​​​

Возможность присоединиться к профессиональной, высоко мотивированной и результативной команде, перспективы карьерного роста;

Официальное трудоустройство в аккредитованный IT-актив, оплачиваемые отпуск, командировки, больничные;

Рыночную заработную плату по результатам собеседования;

ДМС со стоматологией после испытательного срока, 100% компенсацию больничного;

Комфортные офисные условия;

Корпоративные программы от наших партнеров;

Бонусное подключение к телеком-услугам Дом.ru по тарифу «Сотрудник»;

Яркую корпоративная жизнь и дружелюбную атмосферу в коллективе профессионалов!