Нижний Новгород
Обязанности:
- Выполнять анализ текстовых данных в контексте B2B индустрии, выявляя ключевые шаблоны и тенденции для лучшего понимания запросов клиентов.
- Разрабатывать и совершенствовать модели машинного обучения для обработки неструктурированных данных, поступающих в форме текстовых запросов от корпоративных клиентов.
- Обрабатывать и классифицировать запросы из электронной почты, создавая модели для автоматического выделения сущностей и понимания намерений.
- Генерировать персонализированные рекомендации для пользователей на основе результатов анализа данных и выводов моделей.
- Оценивать и улучшать точность и производительность существующих моделей для достижения высокой точности в ответах на клиентские запросы.
- Тестировать и оптимизировать ML-модели для повышения их эффективности и устойчивости, используя методы предобработки и аугментации текстовых данных.
- Сотрудничать с командой по продукту и аналитиками для внедрения и интеграции моделей в рабочие процессы.
Требования:
- Опыт работы в области Natural Language Processing (NLP), а также знание современных библиотек и методологий для анализа текстовых данных.
- Глубокое понимание принципов работы рекомендательных систем, включая опыт в создании и оптимизации моделей для персонализированных рекомендаций.
- Навыки тонкой настройки (файнтюнинга) языковых моделей для решения бизнес-задач, включая опыт работы с semi-supervised методами разметки данных и подходами Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Уверенные навыки программирования на Python и опыт работы с ключевыми ML/NLP библиотеками, такими как pandas, scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.
- Понимание принципов работы с крупными языковыми моделями (например, BERT, GPT) и опыт их адаптации под конкретные задачи и требования бизнеса.
- Способность анализировать, оптимизировать и повышать эффективность существующих ML решений для достижения требуемой точности и производительности.