ML-разработчик в области обработки естественного языка
Подзаголовок (короткое описание)
Ищем опытного специалиста, который будет разрабатывать AI-инструменты и применять их в продуктах для сотрудников и клиентовОписание
Наша команда внедряет машинное обучение в продукты и внутренние процессы компании, создает качественные и безопасные решения для миллионов пользователей и проводит долгосрочные исследования.
Мы в поисках ML-инженеров с опытом в NLP, которые будут помогать искать лучшие решения под конкретные задачи и потребности пользователей.
Чем мы занимаемся:
— Используем весь спектр NLP-технологий — от regexp до своих LLM.
— Автоматизируем чат-боты поддержки, чтобы растить уровень лояльности пользователей.
— Делаем AI-агентов для сотрудников поддержки, чтобы автоматизировать ответы на запросы клиентов.
— Создаем вселенную ассистентов и дорабатываем LLM под бизнес-задачи.
— Строим передовые решения в области ИБ для создания следующего поколения AI-систем безопасности.
— Создаем умные системы обработки и поиска товаров в сервисе «Долями» и в приложении Т‑Банка в разделе «Город».
— Развиваем умный платежный поиск в приложении Т‑Банка — один из топ-сценариев по трафику.
— Сокращаем TTM за счет платформизации типичных NLP-задач и делаем AI-инструменты для сотрудников компании.
— Генерируем маркетинговые кампании с помощью LLM.
— Исследуем искусственный интеллект, чтобы расширить границы возможного
Как мы работаем:
— Внедряем принцип AI-first без оглядки на легаси.
— Делимся знаниями, учимся и поддерживаем рост в команде экспертов.
— Проводим внутренние семинары и оплачиваем участие в AI-конференциях 2—3 раза в год.
— Развиваем свои научные лаборатории в МФТИ и УрФУ.
Узнать больше о профессии: ML-разработчики в Т‑Банке.
Подготовиться к интервью: как проходит интервью по машинному обучению.
Обязанности
Улучшать качество NLP-моделей в разных сценариях
Ускорять работу моделей, применять современные методы оптимизации и построения архитектуры
Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, которые включают разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом
Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды
Требования
У вас есть опыт работы в роли ML-разработчика в NLP-домене с использованием современных DL-фреймворков от 2 лет
Строили продукты для конечных пользователей: проводили поиск, создавали чат-боты и рекомендательные системы, где ML обеспечивал ключевую функциональность
Разбираетесь в NLP и DL: понимаете алгоритмы, умеете выбирать подход под задачу, оценивать качество, работать с данными, метриками и деградациями
Умеете строить NLP-решения в продакшене: пайплайны, мониторинг, деградации, A/B-тесты
Владеете Python, FastAPI, Pandas, SQL
Знаете Linux, Git, Bash и Docker
Погружены в современный подход к обучению больших языковых моделей
Знаете RAG-фреймворки, search-eval-подходы
Знакомы с современными методами preference optimization: DPO, GRPO
Будет плюсом опыт реализации онлайн- и офлайн-RL-методов для LLM
Мы предлагаем
Работу в офисе или гибридный формат — по договоренности с руководителем
Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
Три дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании