Data scientist (NLP) middle

Платформа ОФД - крупнейший в России оператор фискальных данных.

Наша аудитория - около 1 млн пользователей. Мы создаем удобные IT продукты для предпринимателей, инструменты управления бизнесом, аналитические сервисы и новые услуги на основе Big Data.

Мы анализируем рынок российского ритейла на данных из чеков в режиме реального времени. Ежедневно мы обрабатываем 60 млн кассовых чеков - каждый 3-й чек, пробиваемый в России. В нашей базе 4,7 млрд уникальных названий товаров.

Наша команда DS:

Строит NLP-ядро решения для автоматической категоризации товарных строк из чеков и извлечения атрибутов, конечной целью которого является восстановление товарной позиции до SKU (полное единое представление товара из чека со всеми присущими ему атрибутами). Ввиду уникальности экспертизы работы с языковыми моделями в обязанности команды также входит внедрение AI-агентов в процессы смежных подразделений компании

Ваша роль в команде и основные задачи:

Разработка ML-моделей/rule-based/иных решений под поставленные задачи, поиск/лидирование разметки данных для обучения, покрытие мониторинговыми метриками, близкими к продуктовым

Обучение, заказ разметки, деплой и покрытие прод метриками модели под следующие типы задач:

1. Классификация позиций в чеках по древовидному каталогу

2. NER и нормализация атрибутов чековых данных

3. AI-агенты на основе локальных LLM для внутреннего использования DS-команды и автоматизации задач смежных подразделений

4. Прочие инструменты для разметки данных (очистка, препроцессинг и пр. rule-based решения)

Ближайшие ключевые задачи:

- Быстрые адаптивные решения под отраслевые проекты (классификация и атрибуция)

- AI-агенты для разметки, ТП и чата

- Ресерч альтернатив ядерного решения

Требования к кандидату:

- Трансформеры в NLP: коммерческий опыт обучения и эксплуатации

- Векторные представления + Retrieval/Re-rank

- Информационное извлечение в ритейле (NER, нормализация, линковка)

- Продуктовое мышление и работа с метриками

- Структуризация задач на компоненты и эксперименты (из "сырой" в шаги разработки)

- Умение формировать вывод и защищать результат

- Знание docker, vllm, k8s будет +

- Опыт создания дашбордов для мониторинга моделей и загрузки ЛЛМ

Желателен опыт работы с LLM (инференс/агенты): fine-tuning, дообучение, дистилляция, квантование

Стек, который мы используем:

Данные:

1. Обширная ресерч-база, представленная миллиардами уникальных строк чековых наиманований, охватывающая весь возможный спектр отраслей

2. Челендж в виде обработки миллионов уникальных наименований ежедневно

3. Шумные нейминги, лонг-тейл категорий, постоянный поток новых формулировок/синонимов

Инфраструктура:

1. Разделение серверов на r&d и пром

2. On-prem GPU для обучения и инференса нейросетевых моделей различной архитектуры, включая LLM

3. Хранилище данных на Hadoop

Как проходит найм:

• Техническое интервью с TL команды DS
• Возможно выполнение тестового задания

Мы предлагаем условия:

• Трудоустройство по ТК РФ, аккредитованная ИТ-компания;
• Комфортный офис в шаге от м. Спортивная/ МЦК Лужники;
• График работы 5/2 с 9:00/10:00 до 18:00/19:00. Офисный формат работы на исп. срок, далее возможен гибрид;
• Обучение/семинары за счет компании;
• Расширенный соц. пакет: ДМС (поликлиника, госпитализация, стоматология), скидки от партнеров, льготы на ипотеку;
• Насыщенная корпоративная жизнь, ежемесячные пицца-пати;
• Открытая рабочая атмосфера, общение на "ты", отсутствие дресс-кода