Мы ищем талантливого NLP инженера, который присоединится к нашей команде для создания уникального проекта – цифрового двойника сотрудника.
Этот проект представляет собой амбициозную задачу по созданию виртуальной копии реального человека, способной взаимодействовать с пользователями так же естественно, как живой человек. Кроме того, вы будете активно участвовать в автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой информации и взаимодействием с клиентами, что позволит нашим сотрудникам сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах своей работы.
Ваша работа станет важным вкладом в процесс трансформации нашей компании в AI Native организацию. Мы стремимся интегрировать искусственный интеллект во все аспекты наших операций, создавая решения, которые повышают эффективность и качество обслуживания клиентов. Вы будете работать в тесном сотрудничестве с другими специалистами, внедряя новейшие технологии и подходы, чтобы сделать нашу компанию лидером в области применения AI.
Что нужно делать:
- Разрабатывать и дообучать LLM для реализации чат бота в корпоративном портале, помимо этого для решения задач DQ;
- Реализация цифрового сотрудника;
- Создавать и обучать модели машинного обучения и NLP для понимания и обработки текстовых запросов пользователей.
Требования:
- Опыт работы с моделями NLP, такими как BERT, GPT, Transformers и другие современные архитектуры;
- Опыт работы с LLM (fine-tuning, обучение, использование в бизнесе);
- Уверенное владение Python и библиотеками для машинного обучения (TensorFlow/PyTorch, Scikit-learn, HuggingFace);
- Понимание принципов работы с большими данными и опыт работы с базами данных;
- Высшее образование в области информатики, математики, лингвистики или смежных областей;
- Способность работать в команде и готовность к быстрому обучению новым технологиям.
Будет плюсом:
- Опыт разработки чат-ботов или голосовых ассистентов;
- Опыт работы над проектами, связанными с созданием цифровых двойников или виртуальных помощников;
- Интерес к теме автоматизации рутинных задач и повышения эффективности бизнес-процессов;
- Опыт работы с системами распознавания и синтеза речи.