ML Engineer

компания "dbrain" кто мы такие в dbrain мы решаем задачу извлечения данных из документов. раньше нам казалось, что этот домен давно решен, но все еще даже просто распознавание а4 листа с высокой точностью не решается ни одной из компаний, а если вы еще хотите найти всю структуру, то шансов совсем мало.наш продукт — это комбинация огромного числа алгоритмов в cv + nlp, сфокусированных вокруг распознавания и поиска структуры в документах. мы работаем на рынках снг, сша и латинской америки — в прошлом году прошли y combinator и plug&play. как мы устроены внутри dbrain мы стремимся создать среду в которой людям кайфово работать. раз в 3 месяца мы проводим буткэмпы, вы можете учиться любым скиллам, в том числе не связанным напрямую с вашей ролью (например, как вообще создаются и работают стартапы, сейлз, маркетинг и другие направления). что предстоит делать? – ускорять и улучшать существующие решения, разрабатывать и внедрять новые. – в работе все виды ускорения моделей: дистилляция и квантизация, а также перенос решений на мобильные устройства. исследуем: – e2e подходы распознавания – confidence estimation – fraud detection – fusion подходы что мы ждём: — опыт работы от 2 лет — знание фреймворка pytorch — опыт вывода моделей в прод — крепкие знания в ml — имплементация прочитанных статей — умение писать чистый код — умение аргументировать выбор метрик, методов и архитектур, системный подход к экспериментам — умение пользоваться git, docker nlp: — text classification — ner — unsupervised learning (maskedlm etc.) — bert, gpt cv: — опыт в решении задач классификации, сегментации, детекции — навыки работы с pillow / numpy / scipy/ sklearn / open cv если обладаете опытом только в одной из областей, то не переживайте - пишите. будет плюсом: — опыт с оптимизацией моделей (torchscript, onnx, openvino, torch mobile, coreml); — понимание фреймворка huggingface, deepspeed; — ocr и связанные с ним задачи; — fraud detection/confidence estimation/entity linking; — опыт экспресс реализации mvp; — глубокий опыт в любой из задач, понимание механики актуальных методов; — технические статьи или хорошие результаты на kaggle, исследовательский опыт; — публичные выступления; — опыт использования сервисов aws и их возможностей; — опыт работы scrum, agile; — желание (или опыт) проведения активностей внутри компании по обмену знаниями что мы дадим — возможность влиять на результаты бизнеса — быстро видеть результаты своей работы и пользу от внедрений — возможность понять, как реально работает стартап — инструменты для развития за пределами разработки — удаленную работу — свободно заниматься техно-пиаром — статьи, конференции — крутой дмс в клинике с доказательной медициной — спорт, arg, английский — буткэмпы. мы работаем на удалёнке, поэтому раз в 3-4 месяца выезжаем всей компанией на 7-10 дней в какое-то приятное место вместе: работаем, отдыхаем, общаемся. уже были в геленджике, казани, красной поляне