Мы создаём продукты и сервисы для клиентов на основе предиктивных моделей с использованием методов машинного обучения и собственной платформы обработки больших данных.

Задачи:

• построение классических ML-моделей, в основном в области геоаналитики: предсказание выручки, трафика для точек ретейла, предсказание цен на недвижимость;
• дообучение и применение больших языковых моделей для задач client support, генерации креатива, семантического поиска (RAG-архитектура);
• анализ больших данных, подготовка признаков для моделей и построение ETL-пайплайнов;
• продуктивизация моделей и внедрение их в бэкенд сервисов VK;
• построение AutoML-пайплайнов и развитие сервиса no-code AutoML.

Требования:

• общая математическая культура (теория вероятностей и математическая статистика, линейная алгебра, теория оптимизации, классический ML, понимание архитектур глубоких нейронных сетей, особенно языковых моделей: Transformer, BERT, GPT);
• культура программирования (чистый код, Git, Bash, Docker);
• Python (NumPy, Pandas, Sklearn, LightGBM, CatBoost, PyTorch, Transformers, Sentence_Transformers, LangChain);
• знакомство с экосистемой Hadoop (HDFS, Hive, Spark), чем плотнее, тем лучше;
• знакомство Airflow/Luigi;
• приятным бонусом будет знакомство с FastAPI.