DS NLP LLM - алгоритмы поиска, фильтрации, объединения

YoloPrice – AI ассистент для покупок на самых выгодных условиях из более чем 50 магазинов и маркетплейсов

• Всегда актуальные цены и полный каталог товаров (в отличие от Яндекс Товары, Price.ruи любого другого сервиса-агрегатора на YMLфидах) за счёт собственной запатентованной в РФ и других странах технологии метапоиска;
• Поддержка персональных цен на товары для конкретного Пользователя, например в Яндекс Маркет или Ozon;
• Собственный мультимодальный алгоритм ранжирования и данные для его обучения (размеченные 5+ млн поисков);
• Команда 14 человек с опытом создания, масштабирования до годового оборота 2 млдр руб.+ и успешного exitбизнеса в MLдомене (для Fintechи Ecom);
• Приложение уже доступно в GooglePlay и Appstore.

Наша миссия – Экономим не только деньги, но и время

Поэтому для нас критически важно:

• Смотреть с тз продукта на DoD еще в процессе формирования аналитических гипотез;
• Эффективно использовать лучшие мировые практики и готовые аналитические инструменты.

Мы формируем команду DS, которые будут развивать наши основные алгоритмы и повышать base-line

Чем предстоит заниматься:

• разработкой и развитием LLM алгоритмов и моделей (поиск, фильтрация, объединение);
• подбор и проверка качества моделей, библиотек, фреймворков;
• обучение и дообучение моделей, файнтюнинг и глубокий тюнинг (дописать) текущих моделей;
• совместно с ML инженером осуществление продакшна алгоритма и моделей;
• проводить R&D для текстовых данных и изображений с целью максимизации: точности работы моделей, скорости обработки данных моделями и для решения бизнес задач по развитию продукта.

Какие навыки и знания потребуются:

• Инженерное и/или математическое образование
• Хорошее владение стеком технологий и библиотек, которые мы используем: python, pandas, pyspark, lightgbm, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras
• Понимание классических ML-алгоритмов, знание SOTA-решений и архитектур в одной из областях: NLP, CV
• Опыт полного цикла решения ML-задачи: препроцессинг данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация и анализ полученных результатов будет большим плюсом
• Коммерческий опыт работы с текстовыми данными и изображениями, опыт работы с нейронными сетями (NLP, CV, LLM);
• Опыт построения рекомендательных систем в e-com так же будет плюсом

Что уже есть:

• Полностью рабочая платформа мета-поиска и обученные алгоритмы ранжирования, объединения и фильтрации товаров на основе нейронных сетей (бэкенд);
• 136 магазинов, маркетплейсов и сервисов сравнения цен в 2х странах;
• Приложение для Android и IOS в 2х странах (пока в двух).

Условия работы:

• Полная занятость в проекте;
• Почасовая оплата работы (ставка от 1800 до 2500₽);
• Оформление договорных отношений по удобной сторонам схеме сотрудничества (самозанятость, ИП, ООО);
• Работа из любой точки мира в удобное время;
• Обязательное участие в рабочих встречах по ВКС.

Как мы работаем:

• Мы смотрим на результат и за результатом;
• Соблюдаем deadline;
• Ожидаем крутых идей и глубокой проработки задачи, не навязывая своего мнения;
• Советуемся, критикуем и предлагаем.

PS

Наша команда много лет специализируется на ML решениях и за это время сделала некоторое количество коммерчески успешных продуктов. Мы уверены, что DS больше наука, именно поэтому считаем важной частью работы "аргументированное оппонирование" и совместное проектирование решений. Наша команда состоит из: бек-енд инженеров, умеющих продакшенализировать ML, девопс практики построены на решениях релевантных ML и работе с "большими данными", а система планирования позволяет двигаться короткими итерациями и быстро выводить в продакшн новые решения.