Напиши текст вакансии для должности "ML, NLP инженер". Название компании: "ELMA". Расположение: Санкт-Петербург. График работы: Полный день. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Git', 'MongoDB', 'Python', 'API', 'Linux'

ELMA – это возможности для каждого. ELMA – российская ИТ-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 (хотя и это тоже), мы управляем переменами в бизнесе.С 2008 года более 2000 компаний в России и СНГ внедрили и успешно используют наши программные продукты. На протяжении нескольких лет ELMA уверенно занимает лидирующую позицию на рынке BPM-систем в России и СНГ по версии делового портала TAdviser. Наша философия отражена в слогане “Меняйся легче!” — мы создаем культуру изменений и инноваций для индустрии, рынка….мира. Компания ELMA — это инноватор, который задает вектор развития и внедряет новые идеи в массы. Прямо сейчас мы разрабатываем новый большой и амбициозный продукт ELMA Bot в области интеллектуального взаимодействия роботов и людей и ищем в команду ML, NLP инженера.Вам будет интересно, если вы видите будущее за искусственным интеллектом и машинным обучением, а также хотите работать над продуктом с командой профессионалов. Что мы ждем от кандидата:   Умение решать задачи машинного обучения с помощью какого-либо фреймворка (tensorflow, Pytorch, etc);   Знание Python на уровне необходимом для программирования моделей, подготовки датасэтов и пр;   Опыт применения машинного обучения к задачам NLP;   Ориентирование в последних достижениях в области обработки естественного языка (чтение статей arxiv.org);   Умение и желание работать в команде.   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.   Примеры задач: NER, Intent recognition.