ML Engineer в RaccoonDoc

Про нас
RaccoonDoc – це інноваційне рішення для автоматизації обробки та розпізнавання документів, що використовує передові технології штучного інтелекту. Ми допомагаємо підприємствам автоматизувати розпізнавання та витягування даних з документів будь-якої складності, що дозволяє значно підвищити ефективність бізнес-процесів. Наша місія - звільнити бізнес від рутинної ручної роботи з документами, перетворюючи їх на структуровані дані за допомогою передових технологій штучного інтелекту.

Ми шукаємо талановитого та мотивованого Machine Learning Engineer, який приєднається до нашої команди для розробки та вдосконалення наших AI-рішень.

Що ми робимо:

Наша команда розробляє та підтримує моделі для розпізнавання, класифікації та вилучення даних з різноманітних типів документів. Ми працюємо над складними завданнями в області Computer Vision (Object Detection) та Natural Language Processing (NER, Text Classification), використовуючи сучасні архітектури, включаючи трансформери та великі мовні моделі (LLM).

Що вам належить робити:

• Розробка, тренування та вдосконалення моделей машинного навчання для розпізнавання та аналізу документів (Object Detection, NER).
• Робота з великими мовними моделями (LLM) та трансформерними архітектурами для вирішення завдань обробки природної мови.
• Інтеграція ML-моделей в існуючу інфраструктуру та їх розгортання в хмарних середовищах (Azure, AWS).
• Участь у повному циклі життя ML-рішень: від збору даних та прототипування до розгортання та моніторингу.
• Оптимізація існуючих моделей для покращення їх точності та продуктивності.
• Співпраця з командою розробників для створення надійних та масштабованих AI-рішень.
   

Наш технологічний стек:

• ML: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, YOLO, spaCy, Transformers, LLM.
• Web: Flask, FastAPI, Docker.
• Cloud (Azure/AWS): Azure Web Apps, Azure ML, Azure DevOps, Azure Functions, Azure Service Bus, Application Insights, DB/Blob Storage, AWS SageMaker, AWS Lambda, AWS ECR.
• General: Розуміння класичних алгоритмів ML (Random Forest, SVM, KNN), досвід роботи з API.

Необхідні навички та досвід:

• Комерційний досвід роботи на позиції ML Engineer від 1-го року.
• Глибокі знання та практичний досвід роботи з Python та ключовими бібліотеками для машинного навчання (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn).
• Досвід роботи з однією або декількома з наступних задач: Object Detection (наприклад, YOLO), NER, Text Classification.
• Практичний досвід роботи з трансформерами та великими мовними моделями (LLM).
• Розуміння принципів MLOps та досвід розгортання моделей в одному з хмарних середовищ (Azure або AWS).
• Досвід роботи з Docker для контейнеризації додатків.
• Розуміння принципів побудови та роботи з API (Flask, FastAPI).

Буде плюсом:

• Досвід роботи з Azure (Azure ML, Azure DevOps, Azure Functions).
• Досвід роботи з AWS (SageMaker, Lambda).
• Досвід роботи з інструментами для обробки та аналізу великих даних.
• Вміння працювати в команді та самостійно приймати рішення.

Що ми пропонуємо

• Динамічне середовище стартапу з великим потенціалом для зростання.
• Конкурентоспроможна зарплата.
• Гнучкий графік роботи та можливість працювати віддалено.
• Можливості для професійного розвитку та навчання.
• Співпраця в інноваційній та підтримуючій команді.
  
  Процес найму

1. Короткий кол для знайомства (30 хв).
2. Технічний етап: live-tasks/обговорення ваших продакшн-кейсів (60–90 хв).
3. Співбесіда з фаундером (30–45 хв).
4. Оффер.