Вакансии в городе Россия

Знать best practices multi-LoRA, refiner-passes, distillation, memory-efficient attention. - Практика fine-tuning LoRA (DreamBooth + PEFT или аналог...

1. извлечение и предобработка кадров лица из пользовательского видео. 2. автоматический fine-tuning LoRA на базовой модели (Flux / Stable Diffusion...

Уверенное владение Python и библиотеками для работы с данными (Pandas/Polars). Опыт работы с градиентным бустингом (CatBoost, LightGBM, XGBoost).

Оценка рисков клиентов - Разработка системы скоринга для выявления потенциально проблемных сделок и случаев мошенничества. Умное ценообразование - Создание алгоритмов динамического ценообразования...

Минимум 2 года опыта в ML/Data Science. Коммерческий опыт использования LLM или наличие портфолио AI-проектов. Уверенное знание Python...

Разрабатывать и оптимизировать ML-модели, включая LLM-агентов, на основе real-time данных торговой платформы. Интегрировать модели в инфраструктуру, обеспечивая...

Коммерческий опыт работы в качестве ML-инженера от 3 лет. Опыт в классическом машинном обучении по полному циклу: от создания...

Проектировать программу обучения. Совместно с методистом определять последовательность тем и образовательные результаты тем, уроков и практических заданий. Проводить ревью контента.

Хорошие знания алгоритмов и структур данных. Высшее образование в области математики или информатики. Опыт коммерческой разработки на Python от 3...

Этапы отбора: Анкета. Первичное интервью. Техническое интервью. Оффер.

Хорошие знания алгоритмов и структур данных. Высшее образование в области математики или информатики. Опыт коммерческой разработки на Python от 3...

Этапы отбора: Анкета. Первичное интервью. Техническое интервью. Оффер.

Хорошие знания алгоритмов и структур данных. Высшее образование в области математики или информатики. Опыт коммерческой разработки на Python от 3...

Этапы отбора: Анкета. Первичное интервью. Техническое интервью. Оффер.

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Опыт работы с рекламными данными и построения витрин рекламных данных + Понимание eCommerce-моделей. Свободный разговорный английский — обязательное условие.

Построение и масштабирование отдела данных (data engineering, analytics, data science) от 5 до 15+ человек. Разработка системы бизнес-интеллекта...

1+ года коммерческого опыта в Machine Learning (проектирование, обучение и внедрение моделей в production). Экспертные знания: Python (NumPy, Pandas...

Разработка и внедрение AI/ML-моделей для решения задач автоматизации (прогнозирование сроков разработки, оптимизация кода (C#/Python), RAG-системы для...

Хорошие знания алгоритмов и структур данных. Высшее образование в области математики или информатики. Опыт коммерческой разработки на Python от 3...

Этапы отбора: Анкета. Первичное интервью. Техническое интервью. Оффер.

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Что от тебя потребуется: - опыт разработки realtime дата-пайплайнов. - отличное знание SQL, опыт оптимизации запросов. - опыт построения аналитического хранилища данных. -

разработка различных приложений и скриптов (основной язык программирования проекта Python) для получения, выкачивания и трансформирования данных из различных хранилищ и...

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Хорошие знания алгоритмов и структур данных. Высшее образование в области математики или информатики. Опыт коммерческой разработки на Python от 3...

Этапы отбора: Анкета. Первичное интервью. Техническое интервью. Оффер.

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Опыт работы в качестве computer vision engineer от 3 лет. Высшее образование в сфере computer science в ведущем технологическом вузе.

Исследовать, разрабатывать и внедрять state-of-the-art технологии в области обработки изображений и видео. Совершенствовать текущие технологии и пайплайны.