Data scientist

Мы делаем:

• бота для текстового чата с розничными клиентами;
• бота, который заменит кнопочное меню в колл-центре на голосовой ввод.

МЫ ИЩЕМ:

• DS, которые будут разрабатывать модели и встраивать их в движок ботов. Движком занимается дружественная команда.

ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:

• строить и дорабатывать существующие модели для чат- и голосового бота: 
    определение интента, slotfilling, sentiment analysis;
• внедрять разработанные модели в прод;
• анализировать поведение пользователей по логам  чата с ботом и оператором, предлагать варианты доработок сценариев бота;
• предлагать направления развития движка ботов;
• дополнительно для голосового бота: настраивать и писать модули для системы распознавания голоса.

ЧТО НУЖНО УМЕТЬ:

• писать понятный рабочий код настроить и дорабатывать существующие модели для чат- и голосового бота: 
•   определение интента, slotfilling, sentiment analysis;
• внедрять разработанные модели в прод;
• анализировать поведение пользователей по логам  чата с ботом и оператором, предлагать варианты доработок сценариев бота;
• предлагать направления развития движка ботов;
• дополнительно для голосового бота: настраивать и писать модули для системы распознавания голоса.

ЧТО НУЖНО УМЕТЬ:

• писать понятный рабочий код на python. быть знакомым c unittest, git;
• парсить логи и работать с данными: sql, pandas, numpy, regex, json. Знакомство с Spark будет плюсом;
• иметь базовые знания статистики и ML, владеть: sklearn, statsmodel, xgboost, как плюс: catboost/ligthgbm;
• нужно уметь работать с текстом: spelling, лемматизация, морфологический и синтаксический анализ, эмбединги:
     nltk/spacy, pymystem3, pymorphy2, gensim,  udpipe, fasttext
• иметь опыт использования нейросетеввых фреймворков (не только keras) для анализа текста;
• опыт оптимизации производительности моделей для внедрения в прод будет весомым плюсом.
• с. быть знакомым c unittest, git;
• парсить логи и работать с данными: sql, pandas, numpy, regex, json. Знакомство с Spark будет плюсом;
• иметь базовые знания статистики и ML, владеть: sklearn, statsmodel, xgboost, как плюс: catboost/ligthgbm;
• нужно уметь работать с текстом: spelling, лемматизация, морфологический и синтаксический анализ, эмбединги:
     nltk/spacy, pymystem3, pymorphy2, gensim,  udpipe, fasttext
• иметь опыт использования нейросетеввых фреймворков (не только keras) для анализа текста;
• опыт оптимизации производительности моделей для внедрения в прод будет весомым плюсом.