Middle Machine Learning Engineer

Решаемые задачи

Машинное обучение (включая глубинное обучение) в следующих задачах: различные текстовые классификаторы, кластеризация данных, определение тональности сообщений с аспектами, определение именованных сущностей в текстах (NER), выделение спам-ботов в соцсетях и другие виды анализа текста, изображений, голоса.

Что нужно будет делать

• Проведение аналитики частей системы, согласования требований к разработке
• R&D, исследование новых технологий, подходов и пр. Поиск возможностей оптимизации и улучшения
• Организация, обновление и улучшение технологического стек
• Лично участвовать в разработке и проектировании сложных частей системы

Требования

• Понимание области глубокого обучения в NLP (знание архитектур Elmo/Bert), понимание алгоритмов предобучения таких моделей (MLM и LM)
• Классический ML для текстовых данных (понимание TF-IDF, TF, алгоритмы классификации, Логистическая регрессия, Наивный Байес)
• Алгоритмы кластеризации применимые к текстовым данным, модели на основе ассоциативно-семантических связей (LDA, LSA, pLSA)

Будет плюсом

• Опыт работы с временными рядами
• Опыт работы с графами, модели на основе графов
• Знание математической статистики для проведения статистических тестов