Data Scientist/Разработчик машинного обучения (ML, NLM, LLM)

B2B-Center — крупнейший SaaS проект для B2B сегмента в отрасли корпоративных закупок и продаж, одна из крупнейших аккредитованных Минцифры IT-компаний (по оценке Forbes Russia входит в ТОП-30 самых дорогих компаний Рунета).

Чем занимается компания? Мы - пионеры рынка электронных торгов, ведущая интернет-площадка для корпоративных закупок и продаж​.

Сейчас мы в поиске разработчика машинного обучения (ML, NLM, LLM).

• Полный цикл машинного обучения и исследования моделей;
• Проектирование NLP-решений для классификации, мэтчинга и прогнозирования;
• Тестирование, оптимизация и разработка моделей (LLM, RAG, RecSys);
• Разработка эмбеддингов, векторных представлений текстовых данных и развертывание моделей в production среде;
• Построение и оптимизация пайплайнов, а также разработка высоконагруженных ML-сервисов;
• Подготовка данных: анализ источников, очистка, преобразование;
• Проведение технического и функционального тестирования моделей;
• Ведение документации и создание отчетности о результатах работы;
• Участие в кросс-командных проектах обработки данных;
• Участие в создании или адаптации LLM-платформ.

• Опыт от 1 года в Data Science;
• Знание алгоритмов, структур данных и понимание современных подходов в ML/DL (включая разработку, внедрение и сопровождение);
• Знания машинного обучения и статистики;
• Знание Python и основные библиотеки: numpy, pandas, sklearn, pytorch, transformers и другие;
• Умение работать с текстовыми данными, NLP (например, определение категорий по описаниям товаров), LLM (LLaMA-2 и др.);
• Понимание принципов и технологии обучения больших языковых моделей (GPT и другие генеративные трансформеры).

• Знание архитектуры и умение масштабировать решения на уровне ПО и железа;
• Опыт вывода моделей в production и их оптимизация как на CPU, так и на GPU уровне;
• Умение производить челлендж подходов, предлагать альтернативы и опираться на исследования.

• Работу в IT-компании, аккредитованной в Министерстве цифрового развития;
• Оформление по ТК;
• Достойная, полностью «белая» оплата труда;
• Отсутствие бюрократии и бессмысленных процессов;
• Гибкий график работы (есть возможность работать удаленно/гибрид или в офисе).