Senior Data Scientist (NLP)

inDrive — это международная технологическая компания, основанная в 2012 году. Начавшись с идеи о справедливых ценах на поездки, она выросла в одно из самых популярных приложений для вызова такси в мире с 360 миллионами установок в 48 странах.

Компания активно развивает технологии искусственного интеллекта, в частности, сфокусировавшись на естественном языке. Это позволяет внедрять передовые решения для автоматизации процессов обслуживания клиентов.

Команда по доставке AI-решений в inDrive расширяет свои возможности в области обработки естественного языка (NLP), создавая качественные AI-продукты для бизнеса.

Старший дата-сайентист будет отвечать за проектирование, разработку и развертывание сложных моделей, нацеленных на автоматизацию операций поддержки клиентов. Эта роль подразумевает выбор адекватных технических подходов и гарантию масштабируемости решений.

Специалист будет вести полный цикл жизненного цикла моделей машинного обучения, от начального исследования до внедрения в продакшн. Команда ожидает постоянное улучшение процессов и внедрение инновационных решений, способствующих значительному бизнес-импакту.

Чем предстоит заниматься:

• Вести весь цикл машинного обучения от исследований до внедрения
• Переводить бизнес-цели в конкретные задачи для дата-сайенса
• Проектировать и развивать устойчивые и масштабируемые системы машинного обучения
• Интегрировать МЛ модели с существующими сервисами и инфраструктурой
• Поддерживать и обслуживать развернутые модели, выявляя проблемы
• Наставничать других членов команды и участвовать в программах адаптации
• Автоматизировать рутинные задачи и предлагать инновационные решения
• Четко и сжато доносить сложные технические концепции до различных заинтересованных сторон

Что мы предлагаем:

• Стабильная зарплата при официальном трудоустройстве
• Медицинская страховка
• Гибридный режим работы и гибкий график
• Пакет для переезда для кандидатов из других регионов
• Доступ к профессиональным консультационным услугам
• Членство в клубе со скидками
• Разнообразные внутренние программы обучения
• Частичная или полная оплата дополнительных курсов
• Все необходимое оборудование для работы