Предлагаем:
-
официальное оформление с первого рабочего дня;
-
заработная плата 180 000 рублей на руки;
-
график работы 5/2 с 9 до 18;
-
офис м. Нагатинская/м. Верхние Котлы;
-
компенсация питания;
-
полный социальный пакет.
Чем предстоит заниматься:
-
разработка, тестирование и поддержка ETL-пайплайнов для сбора, очистки, дедупликации и фильтрации обучающих корпусов;
-
парсинг разнородных документов в структурированные форматы, пригодные для обучения языковых моделей;
-
глубокий анализ больших объемов текстовых и структурированных данных, написание и оптимизация скриптов на Python и SQL;
-
полный цикл поддержки данных: от исследования источников и прототипирования парсеров до production-эксплуатации и мониторинга качества;
-
исследование и внедрение новых подходов в обработке данных для LLM: улучшение фильтрации шумов, оптимизация словарей, автоматизация evaluation-пайплайнов.
От Вас ожидаем:
-
глубокое понимание архитектуры данных, принципов построения ETL/ELT-пайплайнов и жизненного цикла данных для обучения AI-моделей;
-
свободное владение Python и основными библиотеками для обработки данных: Инженерия данных: Polars, Pandas, PyArrow, Dask/Spark Веб-скрапинг и парсинг: Scrapy, Playwright, BeautifulSoup, инструменты разбора документов * NLP-экосистема: Hugging Face Datasets, Tokenizers, NLTK, spaCy;
-
понимание принципов работы токенизаторов и архитектур LLM: опыт разработки или кастомизации токенизаторов, оптимизация словаря под русский язык, работа с subword-алгоритмами (BPE, Unigram, SentencePiece);
-
знание открытых и корпоративных источников данных, умение работать с лицензиями, авторскими правами и compliance при сборе обучающих корпусов;
-
наличие успешного опыта внедрения data-пайплайнов «под ключ» для NLP/LLM-проектов в production-среде.
Похожие вакансии
Уверенное владение AutoCAD и Revit. Уверенное знание основ теории расчёта строительных конструкций. Уверенное владение современными расчётными комплексами Лира (SCAD, Sofistik...
Опыт работы: От 1-3 года в сфере автоматизации технологических процессов. Знание железа и софта: Уверенное владение средами разработки для...
Опыт работы инженером по автотестированию от 3-х лет. Опыт работы с инструментами для API тестирования (Postman, Swagger и другие).
Обязателен опыт разработки КМ СПК. Знание оконного рынка и основных поставщиков профильных систем. Опыт работы в расчетных программах AutoCad, AltAwin...
Знание NLP-стека и понимание устройства LLM. Практический опыт создания решений на базе LLM, включая RAG и AI-агентов.
