Открытые роли

Update design

Обязанности: FastAPI-сервис для NER инференса, структурированный JSON ответ с сущностями и offset, batch inference endpoint, тесты с pytest. Навыки: Python, FastAPI, Pydantic, pytest.

Обязанности: разметка дополнительных примеров по инструкции BIO, контроль качества аннотаций (inter-annotator agreement), подготовка аннотационных гайдлайнов для команды. Навыки: понимание NER задачи, внимательность, базовый Python для проверки разметки.

Обязанности: fine-tune bert-base-multilingual-cased через HuggingFace Trainer на NER задачу с BIO разметкой, вычисление seqeval метрик (precision/recall/F1 per entity), анализ ошибок модели. Навыки: Python, HuggingFace Transformers, token classification, seqeval.

Обязанности: FastAPI endpoints для получения рекомендаций по user_id и item_id, кэширование предсказаний через functools.lru_cache, Pydantic схемы, swagger документация. Навыки: Python, FastAPI, Pydantic, REST API, кэширование.

Обязанности: скачивание и структурирование датасета, написание Dataset-класса PyTorch, реализация train/val/test split со стратификацией, data augmentation пайплайн. Навыки: Python, PyTorch Dataset, torchvision, pandas.

Обязанности: fine-tuning EfficientNet-B0 (timm) на датасете Flowers Recognition, настройка аугментаций (albumentations), анализ confusion matrix, экспорт модели в ONNX, базовая Grad-CAM визуализация. Навыки: Python, PyTorch, timm, albumentations, ONNX.

Обязанности: fine-tuning BERT/ruDistilBERT на бинарную классификацию токсичности, работа с дисбалансом классов (oversampling, class_weight), оценка F1-macro, ROC-AUC, анализ ошибок модели. Навыки: Python, HuggingFace Transformers, sklearn, imbalanced-learn.

Обязанности: обучение ruBERT через HuggingFace Transformers, настройка датапайплайна, подбор гиперпараметров, оценка F1/confusion matrix, экспорт модели. Навыки: Python, PyTorch, HuggingFace, pandas, sklearn.