8 ролей ждут участников
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: Streamlit-приложение с drag&drop загрузкой изображения, отображение топ-5 предсказаний с вероятностями и Grad-CAM тепловой картой. Навыки: Python, Streamlit, PIL/OpenCV.
Обязанности: разработка Gradio-интерфейса для демо-режима модели, создание примеров для тестирования, обёртка модели в удобный UI, базовая стилизация. Навыки: Python, Gradio, базовый HTML/CSS.
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: разработка REST API-сервиса для инференса модели, схемы данных Pydantic, эндпоинты predict/health, unit-тесты с pytest. Навыки: Python, FastAPI, Pydantic, pytest, REST API.