Открытые роли

Project support and configuration, maintaining code purity and correcting security errors

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: 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: мульти-стадийный Dockerfile для оптимизации размера образа, GitHub Actions (flake8, pytest, docker build), версионирование модели через DVC или HuggingFace Hub. Навыки: Docker, GitHub Actions, DVC, bash.

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: 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: создание Streamlit-приложения с текстовым вводом и кнопкой суммаризации, отображение результата, обработка ошибок и edge cases, деплой на Streamlit Cloud или Docker. Навыки: Python, Streamlit, базовый UX/UI.

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