Мы ищем Руководителя команды ML и R&D на продукт Naumen Erudite.
Naumen Erudite позволяет создавать роботов, которые взаимодействуют с клиентами по открытым диалогам, приближенным к естественному языку, как голосом, так и текстом. В наших роботах применяются речевые технологии и методики машинного обучения.
Над чем предстоит работать:
-
управлять ML-командой из 2 человек;
-
выстраивать delivery-процессов в своей команде: планирование, контроль сроков, контроль качества решений, проведение ретроспектив и других "гигиенических" мероприятий;
-
работать с техническим долгом: его формирование, приоритезация, разработка стратегии по снижению технического долга, оценка влияния на общее состояние продукта;
-
разрабатывать решения сервисов и ML-решения на Python.
Для того, чтобы справляться с задачами нужны:
-
опыт работы в ML / разработке на Python от 5 лет;
-
опыт управления командой от 1 года:
-
выстраивание процессов (в т.ч. со смежными командами);
-
ведение, координация команды и наставничество коллег;
-
ориентация команды на бизнес-результат;
-
опыт работы в ML с:
-
Natural language processing (токенизация, лемматизация, стемминг, синтаксический и семантический анализ, POS tagging);
-
Named Entity Recognition (NER);
-
Intent recognition (обработка намерений, классификация) или другими ML задачами;
-
опыт в разработке production решений на Python с использованием следующих технологий и библиотек:
-
SQL / PostgreSQL;
-
Flask / FastAPI / Django;
-
gRPC;
-
TensorFlow / PyTorch;
-
Scikit-learn, Pandas, NumPy.
Будет плюсом:
-
опыт работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG);
-
опыт использования одной из моделей LLM ( Gemini, Claude, ChatGPT, Gigachat, YandexGPT, Llama, Qwen, Mistral);
-
деплой, дообучение LLM;
-
опыт проектирования архитектуры на начальных этапах развития продукта;
-
понимание CI/CD процессов, опыт работы с Docker и Kubernetes;
-
опыт проведения R&D в ML;
-
опыт написания юнит-тестов и интеграционных тестов;
-
знание C++ или Java;
-
знание многопоточности, мультипроцессинга;
-
опыт с инструментами для работы с моделями: MLflow, Kubeflow.
