ML/NLP-инженер (стажер)

Приглашаем присоединиться к нашей профессиональной команде в компании «Уно-Софт» специалиста, готового работать с машинным обучением и речевыми моделями.

Мы создаем программные продукты для крупного бизнеса и государственных структур. Наши решения входят в реестр Российского программного обеспечения и многократно подтвердили свою востребованность на рынке.

Почему стоит присоединиться к нам?

• Молодой и дружный коллектив, где ценят инициативу и новые идеи.
• Гибкий график и возможность удалённой работы.
• Удобно расположенный офис не далеко от метро.
• Рассматриваем кандидатов с 2–3 курса и выпускников технических/IT-специальностей, в том числе без опыта работы.
• После успешного прохождения стажировки возможно трудоустройство.

Чем вам предстоит заниматься:

• Дообучение и оптимизация ASR-моделей (Automatic Speech Recognition) для точной расшифровки аудио с разметкой по говорящим.
• Работа с библиотеками для диаризации (PyAnnote, NeMo).
• Адаптация и дообучение языковых моделей (QWEN, Llama, Mistral) под задачи суммаризации контента.
• Интеграция решений через Hugging Face Transformers и оптимизация инференса.
• Разработка Telegram-бота для взаимодействия с NLP-моделями (транскрибация, суммаризация).
• Создание веб-интерфейсов на Gradio/Streamlit для демонстрации функционала.

Что мы ожидаем от кандидата:

• Знание классических методов машинного обучения.
• Навыки программирования на Python (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, Hugging Face).
• Уверенное владение Linux, Git, Bash.
• Опыт в NLP: fine-tuning моделей под задачи (например, суммаризация).
• Навыки дообучения LLM (LoRA, QLoRA, quantization) и оптимизации их работы.
• Умение работать с Telegram API и создавать ботов (aiogram, Telebot).

Будет плюсом:

• Опыт работы с инструментами MLOps (MLFlow, ClearML).
• Умение выводить модели в production: от исследования до внедрения.
• Знание технологий контейнеризации (Docker, Kubernetes).
• Опыт создания интерактивных интерфейсов на Gradio/Streamlit.