Разработчик Python ML/обработка естественного языка

компания "elma" elma – это возможности для каждого. elma — российская компания, разработчик low-code платформ для автоматизации и роботизации бизнес-процессов с использованием искусственного интеллекта, чат-ботов и компьютерного зрения. мы не просто помогаем бизнесу адаптироваться и справляться с переменами во внешнем мире, мы управляем значимыми корпоративными изменениями. с 2008 года более 3000 компаний в россии и снг внедрили и успешно используют наши программные продукты. на протяжении многих лет elma уверенно занимает первое место на рынке bpm-систем в россии и снг по версии делового портала tadviser. а также каждый сезон получает высокую оценку мирового сообщества в ежегодных отчетах g2- всемирно известной онлайн-платформы. наша философия отражена в слогане “меняйся легче!” — мы создаем культуру изменений и инноваций для индустрии и мира. компания elma — это инноватор, который задает вектор развития и внедряет новые идеи в массы. elma — это аналитики, тестировщики, специалисты службы поддержки, разработчики, специалисты по машинному обучению и анализу данных. каждый день решающие массу не самых тривиальных задач для клиентов из разных сфер — от банковского сектора до телекоммуникаций. поэтому для нас важны и глубокая отраслевая экспертиза, и серьезный опыт в ит наших сотрудников. и вместе с тем у нас всегда найдутся задачи «на вырост» для толковых студентов. мы разрабатываем платформу интеллектуальной службы поддержки для банков и телекомов на основе технологий понимания языка. присоединяйся! что мы ждем от вас: знание python на уровне middle; умение решать задачи машинного обучения с помощью какого-либо фреймворка (tensorflow, pytorch, etc); опыт применения машинного обучения к задачам распознавания естественного языка (nlp); ориентирование в последних достижениях в области обработки естественного языка (чтение статей arxiv.org); умение и желание работать в команде. примеры задач named entity recognition; intent recognition. будет плюсом: знание классических алгоритмов nlp; умение кодировать модели для production; успешное участие в соревнованиях на kaggle и аналогичных платформах. наш стек технологий: бд: mongodb, s3; backend: python 3.8, fastapi; ml: pytorch; работа с кодом: git; ci/cd: gitlab; контейнеризация: docker, docker swarm; сервер: linux.