Руководитель команды ML и R&D

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 лет:

• 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.