Data Scientist GenAI

Мы компания ЦРТ, расшифровываемся как Центр речевых технологий. Если сказать о ЦРТ кратко: российская, стабильная и прогрессивная компания, разработчик инновационных систем в сфере биометрии, высококачественной записи, обработки и анализа аудио-видео информации, синтеза и распознавания речи.

Существуем на рынке 35 лет, локационно наши офисы расположены в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске.

Создали действительно нужные и значимые проекты для обеспечения безопасности людей! Также разработали мощные продукты для автоматизации работы бизнеса.

Мы заботимся о людях внутри компании, поддерживаем высокий уровень комфорта рабочих мест и разных бенефитов для сотрудников!

Создаём и поддерживаем многочисленные клубы по интересам, проводим весёлые и увлекательные праздники и занимаемся благотворительностью.

Сейчас у нас в компании открыты вакансии на позицию "Data Scientist".

Что нужно делать:

• Разработка и развитие пайплайнов подготовки датасетов, тестирования и дообучения NLP и LLM моделей
• Разработка и развитие пайплайнов инференса NLP и LLM моделей в продакшене
• Изучение публикации, мониторинг новых перспективных подходов
• Генерирование гипотез, постановка и проведение экспериментов, систематизация и визуализация результатов исследования

Требуется:

• Опыт работы в области Data Science от 2 лет
• Уверенное владение Python и основными библиотеками (NumPy, Pandas, scikit-learn)
• Опыт работы с библиотеками PyTorch, Transformers
• Понимание основ алгоритмов машинного обучения, статистической обработки данных, классических подходов NLP
• Понимание архитектур LSTM, Transformer, GPT, BERT
• Знание подходов автопромптинга, Few shot learning, Function call, Structured output
• Опыт работы с векторным поиском и RAG
• Знание SQL
• Опыт работы с Docker, Git
• Владение английским языком на уровне чтения технической документации

Будет плюсом:

• Опыт обучения адаптеров LLM (LoRA, QLoRA)
• Опыт оптимизации инференса и сервинга LLM
• Опыт квантизации, дистилляции моделей
• Опыт работы с графами знаний
• Опыт работы с методами дообучения RLHF, DPO, KTO
• Знание фреймворков инференса trtllm, vllm, tgi, lmdeploy
• Понимание архитектур MoE, multitoken prediction

Откликнуться

​