Аналитик-инженер по машинному обучению (Python)

Привет! Это команда Внутренних сервисов. 

Мы развиваем систему интеллектуального распознавания документов, которой пользуются внутренние сервисы компании. Система уже работает в проде и распознаёт 30+ видов документов. 

Сейчас мы ищем Senior ML-инженера, который будет развивать существующий ML-продукт: улучшать качество распознавания и извлечения информации из документов, дообучать LLM под конкретные задачи и запускать новые сценарии в production. 

Мы активно используем LLM — с их помощью решаем задачи, для которых раньше требовались сложные CV-пайплайны.  

Наш стек 

• Python, PyTorch, Transformers, LLM, PostgreSQL, Redis, Kubernetes, Docker. 

Вы будете 

• Развивать существующую систему распознавания документов и улучшать качество её работы. 

• Обучать и дообучать LLM под задачи распознавания, классификации, извлечения и структурирования информации из документов. 

• Исследовать новые подходы к применению LLM и выбирать модели и методы обучения под конкретные задачи. 

• Запускать ML-решения в production, анализировать их качество и улучшать существующие пайплайны. 

• Работать на стыке ML, NLP и Computer Vision: решать задачи обработки документов, где LLM дополняют или заменяют классические CV-подходы. 

Примеры задач 

• Распознавание и парсинг сканов ЭТК — от паспортов до заграничных документов. 

• Классификация резюме и других документов. 

• Саммаризация документов. 

• Извлечение структурированной информации из неструктурированных документов с помощью LLM. 

• Дообучение LLM под конкретные задачи распознавания документов.

• Исследование новых моделей и подходов, которые могут улучшить качество или упростить существующие решения. 

Нам важно 

• Сильная база в Machine Learning и Deep Learning. 

• Практический опыт обучения и дообучения LLM. 

• Опыт работы с Python и современным ML-стеком. 

• Понимание подходов к оценке качества ML-моделей и умение анализировать результаты экспериментов. 

• Опыт внедрения ML-моделей в production. 

• Способность самостоятельно разбираться в новой задаче, выбирать подход к её решению и доводить результат до production. 

Будет плюсом 

• Опыт работы с OCR и задачами распознавания документов. 

• Опыт в NLP и работе с LLM для извлечения и структурирования информации. 

• Опыт работы с Computer Vision. 

• Опыт использования LoRA, PEFT и других подходов к эффективному дообучению LLM.

Вам предстоит

• Лидировать end-to-end проекты по созданию и развитию систем автоматического прогнозирования спроса и планирования продаж;
• Формировать дорожную карту (roadmap) развития инструментов прогнозирования и их интеграции в общую ИТ-архитектуру компании;
• Оценивать экономический эффект от внедрения новых моделей прогнозирования;
• Собирать и формализовывать требования: взаимодействовать с коммерческим департаментом, категорийными менеджерами и отделом товародвижения, выявлять факторы, влияющие на спрос (промо, сезонность, тренды);
• Ставить задачи и совместно с командами Data Science создавать, тестировать и валидировать прогнозные модели (включая ML-алгоритмы);
• Разрабатывать ТЗ для интеграции прогнозных модулей с ERP-системой и модулями автозаказа;
• Организовывать пилотные запуски моделей, проводить A/B-тесты (сравнение старых алгоритмов с новыми) и оценивать точность;
• Расследовать системные ошибки прогноза (недопрогноз/перепрогноз), выявлять корневые причины (data quality, аномалии) и устранять их;
• Формировать и приоритизировать бэклог задач для команды разработки и аналитиков;
• Создавать дашборды для мониторинга точности прогнозов в разрезе категорий, регионов и горизонтов планирования.

Мы ожидаем

• Опыт работы от 3–5 лет в роли продакт-/проджект-менеджера или системного аналитика в проектах автоматизации прогнозирования спроса, пополнения запасов;
• Глубокое понимание математических методов прогнозирования, принципов работы S&OP и факторов, влияющих на потребительский спрос;
• Опыт работы со сложными массивами данных, уверенное знание SQL;
• Практический опыт взаимодействия с командами Data Science / Machine Learning (понимание ИТ-языка математиков и разработчиков);
• Понимание метрик качества прогноза (WAPE, MAPE, BIAS) и их связи с финансовыми метриками бизнеса;
• Будет преимуществом — опыт работы в крупном ритейле (FMCG, e-commerce) с широкой матрицей SKU;
• Будет преимуществом — базовые знания Python для анализа данных.

Мы предлагаем

• Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce;

• Достойный уровень заработной платы;

• Спорт: йога, танцы, функциональные тренировки онлайн. Скидки на клубные карты различных фитнес-сетей;

• Развитие: наши сотрудники участвуют в конференциях, мы оплачиваем обучение. У нас есть корпоративная офлайн библиотека;

• Корпоративные программы: скидки и привилегии от компаний-партнёров для наших сотрудников;

• Социальная ответственность: материальная помощь, подарочные сертификат при рождении ребенка;

• Здоровье: ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев, полис выезжающих за рубеж;

• Оформление по ТК РФ;

• График работы: 5/2 пн - пт, гибкое начало рабочего дня.