ML-инженер

Дата размещения вакансии: 20.12.2024
Работодатель: НПФ Будущее
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Цветной бульвар 2
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Чем предстоит заниматься:

  • Внедрение моделей на базе искусственного интеллекта в бизнес-процессы крупной финансовой компании
  • Разработка моделей обработки естественной речи:
  • чат-бот на базе локальной языковой модели, создание и наполнение векторных баз данных, промпт-инжиниринг;
  • задачи text2speech, speech2text;
  • распознавание текста на изображениях.
  • Разработка пайплайнов обработки данных, подготовка датасетов для обучения моделей.

Наши пожелания к кандидату:

  • Высшее техническое образование. Предпочтение отдаётся выпускникам МГУ (мехмат, ВМК), МГТУ, МИФИ, МФТИ;
  • Рассматриваем на вакансию технического специалиста с опытом работы от одного года, техническим образованием и практическими навыками разработки и интеграции моделей на базе искусственного интеллекта в ИТ-инфраструктуру компании;
  • Опыт работы с локальными языковыми моделями, навыки промпт-инжиниринга, RAG;
  • Опыт работы с моделями транскрибации, шумоподавления, диаризации;
  • Опыт работы с моделями распознавания текста;
  • Преимуществом будет наличие сертификатов о прохождении профильных курсов в течение последнего года;
  • Умение работать в коллективе, планировать сроки выполнения задач, оформлять результаты работы в отчёт, презентации своих проектов бизнес-заказчику;
  • Приветствуется наличие публикаций в научных изданиях и участие в хакатонах.

Мы предлагаем:

  • Работа в офисе класса А+, в центре Москвы;
  • Работа в Офисе 3 мес. испытательный срок, далее гибридный формат работы (3/2,2/3);
  • Стабильный и прозрачный доход: основной оклад +годовая премия по итогам работы;
  • Корпоративная пенсионная программа;
  • Забота о здоровье: расширенный ДМС;
  • Поддержка на испытательном сроке: у каждого нового сотрудника есть наставник;
  • Возможность карьерного роста;
  • Обучение за счет компании и при поддержке работодателя;
  • Корпоративные скидки от компаний-партнеров;
  • Корпоративная скидка на фитнес;
  • Корпоративная скидка на обучение;
  • Гибридный формат работы после срока испытания.