Data Scientist (Middle)
Зарплата: по итогам собеседования
Компания: Ecom.tech
Data Scientist (Middle) в Ecom.tech — вакансия для студентов и начинающих специалистов
Москва
Информационные технологии
Полная занятость
Задачи:
- Генеративный дизайн: генерация креативов для медиайной рекламы и комуникации ;
- Обработка изображений: сайдинг, удаление фона, генерация теней, segment anything models и др.;
- Генерация текстов описаний карточек товара;
- Разработка и внедрение ИИ агентов в процессы работы отдела контента;
- Разработка моделей, пайплайнов и AI сервисов;
- Взаимодействие с командой продукта и data-платформы, разработка сервисов;
- Разработка и внедрение алгоритмов классического машинного обучения и DL для повышения эффективности бизнеса;
- Обучение моделей DL моделей, анализ и применение SOTA решений в генеративном дизайне и LLM.
Наши ожидания:
- Опыт работы в ML на позиции Middle от 2 лет;
- Хорошие знания Deep Learning (Pytorch, актуальные архитектуры);
- Опыт работы с NLP моделями (задачи векторного поиска, классификации, NER, QA и тд);
- Опыт работы с LLM и построения Агентов (RAG, tool calling);
- Опыт продуктивизации NLP моделей и LLM с использованием спец фреймворков (sglang, vllm, triton);
- Опыт разработки на Python, опыт разработки сервисов.
Стек команды:
- разработка: Python, Spark, GitLab, Docker, Kubernetes, AirFlow;
- данные: Hadoop, PostgreSQL, Kafka;
- отчеты и мониторинги: Prometheus, Grafana;
- задачи: Jira, Confluence.
PythonFastAPIMLflowApache AirflowPostgreSQL
О компании
Ecom.tech
Мы делаем ИТ для ритейла реального времени. Чтобы все нужные товары и продукты могли попадать домой к людям мгновенно, насколько это возможно в физическом мире – с помощью технологий.
На наших решениях работают Самокат, Мегамаркет, логистические системы. Компания выросла из команды Samokat.tech — наше видение всегда было шире одного пользовательского сервиса. Мы хотим изменить саму модель потребления, чтобы люди по-другому относились к покупкам и своему времени.
В команде 4000 человек — мы большие и разные, стремимся к балансу между технической выверенностью и фокусом на бизнес-ценность, уважаем процессы и избегаем закостенелости. Делаем продукты, которыми пользуемся сами.
