Пресненская набережная 10
Основной вектор задач:
— Анализ новостей на финансовых рынках;
— Задачи из Named Entity Recognition, Topic modelling, Text Summarization, Text Generation;
— Построение моделей на стыке 2-х модальностей: NLP и Time Series.
Мы ожидаем от кандидата:
— Знания и опыт работы с Python, PyTorch;
— Глубокое понимание NLP, BERT-ов, LLM-ок, PEFT-a;
— Оконченное или почти оконченное высшее образование в одном из топ ВУЗов.
Будет плюсом:
— Окончание программы ШАД Яндекса (или аналогичной);
— Опыт запуска ML-моделей в prod или ускорения инференса NLP-моделей;
— Опыт работы с ONNX;
— Знакомство с технологиями CrowdSourcing;
— Опыт построения векторных баз данных;
— Опыт построения RAG-систем;
— Опыт построения моделей для прогнозирования временных рядов;
— Опыт имплементаций статей с arXiv;
— Знакомство с финансами / финансовой математикой / экономикой.
Со своей стороны предлагаем:
— Гибридный формат работы;
— Конкурентная заработная плата;
— Профессиональное обучение и развитие;
— Добровольное медицинское страхование сотрудника и несовершеннолетних членов семьи, страхование жизни и здоровья;
— Офис в Москва Сити.