Senior Data Scientist в команду предиктивной аналитики в AI VK

Any

По договоренности

ГибридЗанятость: ПолнаяТребуемый опыт: Не указан

Москва

Откликнуться
company logo
VK
Перейти на сайт

Размер компании

-

Описание компании не указано

Описание вакансии

Команда предиктивной аналитики управляет контентом, обогащая его дополнительной информацией за счёт ML-моделей, краудсорсинга, LLM.Мы являемся центром экспертизы по автоматизированной разметке, за счёт которой работают рекомендации, поиск, модерация и антифрод. Именно наша команда строит ML-модели и предоставляет предиктивную аналитику по контенту и профилям для бизнес-юнитов холдинга. Для этого мы выстраиваем end-to-end пайплайны обработки и дистрибуции данных, обучаем и используем как классические ML-модели, так и LLM (LLaMa, ChatGPT и другие).Так как всё большему количеству бизнес-юнитов требуется наша экспертиза, мы ищем Senior Data Scientist с опытом вывода ML-моделей в прод. Опыт работы с LLM-моделями или краудсорсингом. Мы развиваем технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создаём систему рекомендаций и поиска контента на наших платформах. Задачи: Построение и улучшение ML-архитектуры процессов обработки данных;; разработка ML-моделей, настраивание их качественной и количественной оценки, анализ результатов;; работа с инструментами разметки (LLM и краудсорсинг) для подготовки Ground Truth данных;; взаимодействие с заказчиками, грумминги, декомпозиция крупных ML-проектов. Требования: Высшее техническое или математическое образование;; более двух лет опыта на позиции Data Science или Machine learning;; опыт работы с Python (Pandas, NumPy, SciPy, CatBoost, XGBoost), SQL (оконки, процедуры) — для подготовки данных и обучения ML-моделей;; опыт работы с Airflow, BI-системами — Datalens/Superset/Tableu/Power-BI;; опыт вывода в прод классических ML-моделей (например, бустингов);; умение работать с математической статистикой для управления статзначимостью метрик моделей и пайплайнов.

Дополнительно

Секреты цифровой доступности Как попасть в команду Построение и улучшение ML-архитектуры процессов обработки данных; разработка ML-моделей, настраивание их качественной и количественной оценки, анализ результатов; работа с инструментами разметки (LLM и краудсорсинг) для подготовки Ground Truth данных; Бонусы: Гибкий график работы; Бонусы и скидки от партнеров; ДМС; Профессиональная команда; Интересные задачи