ML-разработчик (Machine Learning)

О компании и команде

DevTeam.Space — это американская компания, специализирующаяся как на разработке внутренних продуктов, так и на работе с клиентами, с более чем 350 законченных проектов. 

Среди наших ML проектов есть системы генерации текста, кода, машинного видения, звук-в-текст, и др. Так же, мы развиваем платформу для автоматизации медицинских процессов: от распознавания речи врачей до генерации персональных рекомендаций и валидации клинических данных по регуляторным требованиям (GDPR, HIPAA).

Если вы обладаете необходимыми навыками (см ниже) и готовы к интенсивной работе и росту как специалист - мы будем рады приветствовать вас в нашей команде.

Ожидания от кандидата

• Разработка и внедрение OCR-модулей
  Построение пайплайна для обработки печатных документов и рукописных записей, корректировка ошибок распознавания.
• Реализация Voice-to-Text систем
  Обучение и оптимизация ASR-моделей, постобработка транскриптов (удаление шумов, нормализация терминов).
• Сегментация и классификация текста
  NLP-алгоритмы для разбиения транскриптов и OCR-вывода на шаблонные блоки (юридические рекомендации, риски в договорах).
• Генерация рекомендаци
  Разработка sequence-to-sequence и retrieval-based моделей для автоматического составления рекомендаций на основе бизнес и юридических документов.
• Валидация и контроль качеств
  Построение системы проверки заполнения обязательных полей и соответствия внутренних протоколов.
• Поддержка продакшн-пайплайна
  Организация автоматизированной доставки моделей, мониторинг drift’а, регулярная дообучаемость.

Требования

• Опыт в ML/Deep Learning: 3+ лет
• Практика работы с Transformer-архитектурами (BERT, OCR и др.)
• Знание Python, PyTorch/TensorFlow, опыт разработки на продакшн-уровне
• Опыт NLP-задач: ASR, OCR, текстовая сегментация, генерация
• Понимание принципов Explainable AI (SHAP, LIME) и требований к валидации моделей
• Хорошие коммуникативные навыки, опыт кросс-функционального взаимодействия

Приветствуются

• Опыт в медицинских, M&A, или юридических проектах
• Знание регуляторных норм (GDPR, HIPAA)
• Навыки DevOps/DataOps в ML (Airflow, MLflow)
• Опыт работы с Time-series моделями (LSTM, Prophet)

Условия работы

• Зарплата обсуждается индивидуально с каждым кандидатом, учитывая их опыт и навыки.
• Возможность удаленной работы с комфортом и гибкостью в рабочей среде.
• Гибкий график работы, который можно адаптировать под личные потребности.
• Возможности для профессионального обучения за счет компании, способствующие росту и развитию сотрудников.
• Условия обсуждаются с каждым кандидатом индивидуально, чтобы удовлетворить их потребности и предпочтения.