Инженер по машинному обучению

Описание

Работа в Правительстве Москвы — это возможность делать наш город современнее и удобнее. Если ты тоже неравнодушен к Москве, хочешь развивать ее и развиваться сам, присоединяйся к нашей команде! Обязанности: ​​​​​​​Разработка и развитие NLP-решений: обучение и дообучение современных моделей обработки естественного языка, применение LLM для классификации, извлечения информации, суммаризации и генерации текстов. Разработка решений для автоматической расшифровки и протоколирования встреч: настройка ASR, обработка транскриптов, выделение ключевых тезисов, решений и поручений. Анализ данных и предиктивная аналитика: подготовка данных, построение и валидация моделей, интерпретация результатов и внедрение решений в рабочие процессы. Ведение полного цикла разработки NLP- и LLM-решений: формализация задачи, подготовка данных, выбор подхода, обучение или дообучение модели, оценка качества, оптимизация и внедрение. Разработка современных моделей NLP и трансформерных архитектур для классификации текстов, извлечения сущностей, семантического поиска, кластеризации и анализа открытых ответов. Создание решений с использованием LLM, включая RAG-подходы, проектирование промптов, настройку контуров оценки качества и снижение риска недостоверных ответов. Развитие ASR-решений и автоматического протоколирования встреч: транскрибация, диаризация, постобработка текста, формирование резюме, решений и поручений. Проведение анализа данных и разработка моделей предиктивной аналитики; проверка гипотез, выбор метрик, валидация и интерпретация результатов. Интеграция моделей в информационные системы, мониторинг качества и производительности, документирование решений и поддержка моделей после запуска. Самостоятельный выбор технических решений, ревью кода и результатов экспериментов, взаимодействие с заказчиками и смежными командами. Требования:​​​​​​​ Уверенное знание классического машинного обучения, методов валидации, статистики и принципов проведения экспериментов. Понимание современных подходов к NLP и архитектур трансформеров; практический опыт обучения и дообучения предобученных языковых моделей. Практический опыт работы с LLM: RAG, prompt engineering, оценка качества, контроль галлюцинаций; понимание методов fine-tuning и PEFT/LoRA. Опыт решения задач классификации, извлечения сущностей, семантического поиска, кластеризации и суммаризации текстов. Опыт работы с ASR, транскриптами и диаризацией либо готовность быстро освоить это направление. Навыки анализа данных и построения моделей предиктивной аналитики, умение интерпретировать результаты. Умение проектировать решение полного цикла, писать поддерживаемый код, проводить ревью и документировать принятые решения. Условия: ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Работа в динамично развивающейся организации Правительства Москвы Официальное оформление ​​​​​​Значимая роль в команде экспертов, в которой коллеги всегда поддерживают друг друга Стабильная заработная плата График работы 5/2 с 9:00 до 18:00, возможность работать в гибридном или удаленном формате.