Платформа ОФД - продуктовая IT- компания, крупнейший в России оператор фискальных данных.
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 4,7 млрд уникальных названий товаров.
Наша команда DS:
Строит NLP-ядро решения для автоматической категоризации товарных строк из чеков и извлечения атрибутов, конечной целью которого является восстановление товарной позиции до SKU (полное единое представление товара из чека со всеми присущими ему атрибутами). Ввиду уникальности экспертизы работы с языковыми моделями в обязанности команды также входит внедрение AI-агентов в процессы смежных подразделений компании
Ваша роль в команде и основные задачи:
- Ведение проекта: от сбора ТЗ и формирования архитектуры ML-решения до реализации и деплоя
- Покрытие решений метриками: от этапа экспериментов и разработки до мониторинга на проме
- Участие в развитии методологии работы команды
Требования к кандидату:
- Трансформеры в NLP: коммерческий опыт обучения и эксплуатации
- Векторные представления + Retrieval/Re-rank
- Информационное извлечение в ритейле (NER, нормализация, линковка)
- Ведение проекта: от сбора ТЗ и формирования архитектуры ML-решения до реализации и деплоя
- Покрытие решений метриками: от этапа экспериментов и разработки до мониторинга на проме
- Участие в развитии методологии работы команды
Желателен опыт работы с LLM (инференс/агенты): fine-tuning, дообучение, дистилляция, квантование
Стек, который мы используем:
Данные:
1. Обширная ресерч-база, представленная миллиардами уникальных строк чековых наиманований, охватывающая весь возможный спектр отраслей
2. Челендж в виде обработки миллионов уникальных наименований ежедневно
3. Шумные нейминги, лонг-тейл категорий, постоянный поток новых формулировок/синонимов
Инфраструктура:
1. Разделение серверов на r&d и пром
2. On-prem GPU для обучения и инференса нейросетевых моделей различной архитектуры, включая LLM
3. Хранилище данных на Hadoop
Как проходит найм:
Интервью-знакомство с TL команды DS
Техническая секция или Выполнение тестового задания на выбор
Мы предлагаем условия:
