Data Science (NLP / LLM) ИИ

Описание

Вместе с нами тебе предстоит:

• +Разработка и развитие моделей матчинга вакансий и резюме (семантический поиск, ранжирование, скоринг кандидатов по релевантности и качеству).
• +Построение NLP пайплайнов: извлечение сущностей из вакансий и резюме, нормализация навыков, кластеризация профессий/ролей.
• +Проектирование и проведение экспериментов (A/B тесты, оффлайн эксперименты) для оценки влияния моделей на конверсию: просмотр отклик оффер.
• +Совместно с продуктом и разработчиками интеграция моделей в сервисы подбора (API, UX требования, latency/стоимость инференса, мониторинг деградации).
• +Поддержка и улучшение существующих моделей: переобучение на новых данных, борьба с дрейфом, оптимизация скорости и стоимости (CPU/GPU).
• +Исследование и внедрение LLM/RAG для интеллектуального ассистента рекрутера: генерация резюме/откликов, автоподбор кандидатов, ответы на вопросы по базе вакансий.

• Опыт работы в DS/ML от 2 3 лет, решённых боевых задач в проде.
• Уверенный Python для продакшн кода, хорошее владение SQL.
• Понимание классического ML (classification, ranking, clustering, anomaly detection), метрик (ROC AUC, PR AUC, F1, NDCG).
• Уверенный опыт в NLP: обработка русскоязычного текста, эмбеддинги, text classification, similarity search.
• Опыт анализа данных и A/B экспериментов, умение формулировать и проверять гипотезы.
• Понимание и практика работы с LLM и RAG: выбор моделей, дообучение/инструкционное дообучение, построение пайплайнов поиска по базе знаний.

• Языки: Python 3.x, SQL (PostgreSQL/Greenplum/ClickHouse).
• ML/DL: scikit learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch (желательно).
• NLP/LLM: transformers, sentence transformers, HuggingFace, fastText/word2vec; RAG фреймворки (LangChain, LlamaIndex плюс).