
ML Инженер генерация текстов, Москва.
▷ Работодатель: Лаборатория Наносемантика
(профиль,отзывы)
💰 From 140000 RUR. | Режим: office |
10
* This listing is inactive or archived *
Компания «Лаборатория Наносемантика» – лидер российского рынка технологий искусственного интеллекта, нацеленных на решение бизнес-задач. C 2005 года мы занимаемся разработкой виртуальных ассистентов (текстовых и голосовых) полностью на своих технологиях (запатентованы в РФ), а также RnD в области разговорного ИИ. Входим в топ российских компаний в области NLP и Speech recognition.
В свою дружную команду мы приглашаем ML Инженера:
Обязанности:
- Работа с задачами парафраза, генерации комментариев;
- Изучение статей и реализация архитектур моделей, функций потерь, оптимизаторов по статьям;
- Построение и отладка пайплайнов предобработки данных, обучения и инференса моделей;
- Обучение и скоринг моделей;
- Сборка сервисов, использующих модели.
- Требуемый опыт работы: 2–3 года;
- Уверенное владение Python 3;
- Продвинутый пользователь Linux;
- Опыт работы с Git;
- Опыт работы по крайней мере с одной из нейросетевых библиотек глубокого обучения: PyTorch, TensorFlow/Keras;
- Опыт квантизации моделей;
- Хорошее представление о задачах NLP, в частности, генерации текстов;
- Понимание работы механизма внимания, энкодеров/декодеров, sequence2sequence моделей, концепции MLM обучения;
- Хорошее представление о современных нейросетевых архитектурах (BERT, GPT-3, T5, …);
- Опыт обучения моделей генерации текста;
- Базовые навыки работы с библиотеками для обработки текстов (например, nltk, pymystem, spacy, natasha, …).
Условия работы и оформления:
- Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня;
- Полностью официальная заработная плата: оклад по результатам собеседования;
- ДМС для сотрудников (включая бизнес стоматологию);
- Испытательный срок - 3 месяца;
- Соблюдение норм ТК РФ;
- Отличный коллектив, интересная и динамичная работа;
- Возможности для профессионального и карьерного роста.
Москва, Верейская улица, 29с134
https://nanosemantics.ai/
PythonPyTorchMachine LearningGitLinux