Инженер машинного обучения (NLP, LLM) в Автопереводы

Дата размещения вакансии: 15.05.2025
Работодатель: WILDBERRIES
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Wildberries – это крупнейший маркетплейс России с миллионами пользователей и миллиардами оборота, работающий на рынке уже 20 лет. Наша компания стабильно развивается и работает в усиленном режиме: использует современный стек и новейшие технологии, разрабатывает множество новых hi-tech продуктов.

Мы ищем Middle+ / Senior NLP Engineers в команду Cloud ML на проект Автопереводов. Основная задача - перевод динамического контента. В моменте фокусируемся на обеспечении и улучшении коммуникации продавец-покупатель, локализуем карточки товаров, переводим UI и многое другое на различные языки.

Что нужно делать

  • Адаптировать и улучшать LLM модели для задачи автоперевода;
  • Заниматься fine-tuning LLM;
  • Проводить эксперименты и ресерчить новые подходы;
  • Локализовать текстовые и картиночные данные;
  • Работать над улучшением способов измерения качества переводов.

Какой опыт и знания нужны

  • Опыт работы в роли NLP Engineer с похожими задачами от 2 лет;
  • Опыт работы с LLM, prompt engineering, fine-tuning, дообучением GPT-like моделей;
  • Знание PyTorch, Numpy, Sklearn, Pandas;
  • Опыт классической ML разработки одной или нескольких типов моделей: Text classification, NER, QA;
  • Умение ориентироваться в алгоритмах и структурах данных;
  • Образование по физ-мат специальности будет плюсом.

Мы предлагаем

  • Интересные задачи, и исследовательские, и прикладные, возможность переключаться между ними и видеть улучшения от них в production;
  • Большие данные, сотни миллионов товаров, миллиарды действий пользователей в день, ресурсы и инфраструктуру, необходимые для работы с ними;
  • Инфраструктура: Мощные GPU-кластеры, петабайты данных;
  • Развитие: Конференции, курсы, внутренние митапы;
  • Гибридный или удаленный формат работы с гибким началом рабочего дня;
  • Бесплатное питание в наших офисах;
  • Скидки на фитнес и образовательные программы.