Data Scientist, Внутренние сервисы

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.