Data scientist (NLP)
Вакансия № 35311192 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "Платформа ОФД" на сайте Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН) Москвы.
✷ Смотрите другие предложения работы от компании Платформа ОФД.
Уважаемый соискатель вакансий, Вы можете перейти на сайт прямого работодателя "Платформа ОФД" для ознакомления с информацией о компании (фирме, организации, ИП). Смотрите Веб-сайт "Платформа ОФД" - http://www.platformaofd.ru/
| Логотип (торговая марка, бренд, эмблема, внешний вид здания или внутренний интерьер офиса): |  |
Репутация компании "Платформа ОФД" в отзывах работников:
Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.
Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.
Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: 1–3 года.
График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).
Тип занятости: полная занятость.
Вакансия № 35311192 добавлена в базу данных: Пятница, 29 августа 2025 года.
Дата обновления этого объявления: Четверг, 25 сентября 2025 года.
| Рейтинг вакансии: 4,88 из 100 баллов |
Адрес вакантного места работы: Москва, Усачёва улица, 33с1.
Работодатель может предложить примерно следующую оплату труда: от 150000 руб. на вакантной должности "Data scientist (NLP)".
Платформа ОФД - продуктовая IT- компания, крупнейший в России оператор фискальных данных. № 1 в рейтинге ОФД по данным CNews, резидент Сколково.
Мы анализируем рынок российского ритейла на данных из чеков в режиме реального времени. Ежедневно мы обрабатываем 60 млн кассовых чеков - каждый 3-й чек, пробиваемый в России. В нашей базе 2 млрд уникальных названий товаров.
Мы предлагаем условия:
- Комфортный офис с relax зоной близко от м. Спортивная / МЦК Лужники
- График работы гибридный: офис 1-2 раза в неделю. Гибкое время начала рабочего дня
- Трудоустройство по ТК РФ, белая заработная плата
- ДМС, включая госпитализацию, скорую и стоматологию
- Насыщенную корпоративную жизнь
- Обучение и семинары за счет компании
- Скидки от партнеров, льготная ипотека от Сбера
Наша команда DS занимаются следующим:
- Классические задачи: классификация/тематическое моделирование, NER, NEL, задачи поиска. Все не так просто, так как объемы большие, данные сильно вариативны
- Нестандартные задачи: кластеризация / “как объединить
магазины в полигоны по три, используя нечеткий спуск по графу” / “как отсортировать данные, чтобы ускорить разметку” / “как мэтчить млрд-ы id-шников по timestamp и total_sum”
Почему у нас может быть интересно/полезно?
• Cовременный стек, можно много чему научиться
Четко сформулированные задачи и метрики оценивания моделей
• Развитая инфраструктура: есть несколько кластеров Hadoop, у DS есть
несколько мощных машин, GPU делают бр-бр
• Некоторые задачи, действительно крутые, например, мы обучаем LLM-ы и всегда держим нос по ветру в плане SOTA
(у нас хватает и данных, и ресурсов, т.к тексты короткие)
• Нужно делать мало sql и немного уметь в Spark (или очень хотеть научиться)
Стек, который мы используем:
linux, git, bash
(DS стек): jupyterhub, python, стандартный python стек (pandas, numpy, sklearn, matplolib, …), fasttext, torch, HuggingFace, transformers, BERT, LLM, MlFlow, Hadoop, Spark, Hive, Zeppelin/IntelliJ, AirFlow
Откликайся, если ты:
- Работаешь в качестве DS от 1 года
- Знаешь Python и части DS стека
- Понимаешь, как устроены модели
- Готов иногда приезжать в офис
Будет плюсом, если ты:
- имеешь опыт в классическом машинном обучении и практический опыт решения задач NLP
- знаешь, как работать в Zeppelin
- понимаешь, что иногда, хорошая регулярка лучше плохой модели
- умеешь в Spark или очень хочешь научиться
Как проходит найм:
- Техническое интервью с TL команды DS
- Опционально: тестовое задание на дом или live coding во время тех.интервью
- Уровень дохода готовы обсуждать с успешными кандидатами
Разместить Ваше резюме сейчас ...
Связаться с автором объявления № 35311192 с предложением работы, размещённого на этой странице:
☎ Показать контактный телефон для связи ...
✉ Показать электронный адрес для связи ...
Написать в компанию ...