О позиции
Мы ищем Research Engineer (NLP) для работы над современными задачами в области обработки естественного языка. Вы будете заниматься разработкой и реализацией NLP-решений, используя Python и ML/NLP-стек. Ваша работа будет полностью удалённой, что позволит вам гибко организовать своё время.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и внедрение алгоритмов для решения задач NLP, таких как классификация, извлечение информации, резюмирование и QA.
- Проведение воспроизводимых экспериментов и анализ результатов для улучшения моделей.
- Работа с современными архитектурами, такими как LLM и Transformer, для создания эффективных решений.
- Использование инструментов, таких как PyTorch, transformers, pandas и numpy для разработки.
- Сотрудничество с командой для достижения общих целей и внедрения AI-native рабочих процессов.
- Дизайн и реализация AI-assisted research и разработки, включая использование инструментов, таких как Cursor, Copilot и Claude Code.
Требования
- Опыт работы с Python, Git и Linux.
- Знания в области ML/NLP и опыт работы с соответствующими библиотеками.
- Понимание современных LLM и Transformer-архитектур.
- Способность работать с задачами NLP и проводить эксперименты.
- Открытость к новым технологиям и AI-native workflow.
Будет плюсом
- Опыт работы с агентными пайплайнами и AI-assisted research.
- Знания в области разработки программного обеспечения и проектирования систем.
- Способность работать в команде и делиться знаниями с коллегами.
Что мы предлагаем
- Конкурентная заработная плата от 200 000 до 300 000 ₽ на руки.
- Полностью удалённая работа с гибким графиком.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- Поддержка в обучении и повышении квалификации.
Вакансия предлагает конкурентную зарплату и возможность работы с современными технологиями в области NLP. Однако, возможно, стоит уточнить детали о команде и проекте.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание алгоритмов обработки естественного языка, таких как BERT и GPT, с опытом их реализации в PyTorch.
Способность эффективно работать в удалённой команде, демонстрируя самодисциплину и управление временем, чтобы справляться с задачами в рамках установленных сроков.
Опыт работы с библиотеками для анализа данных, такими как Pandas и NumPy, для обработки и анализа больших объемов текстовых данных.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/Big Data
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев