Вакансии в городе Москва

Наличие опыта по написанию скриптов баз данных и SQL – запросов. Наличие опыта по написанию скриптов импорта данных из/в хранилища...

Проведение работ по автоматизации загрузки данных в аналитические системы (компоненты), включая разработку скриптов и алгоритмов для обработки, очистки, трансформации, обогащения...

2+ года в ML/AI или Data Science, опыт с RAG/PROMPT-системами. Знание RAG: векторные БД, метрики сходства...

RAG-пайплайн: Сбор данных через ETL (POI, отзывы, описания). Интеграция векторного поиска (Pinecone/Weaviate/FAISS). Реализация логики кэширования контекста.

высшее техническое образование. - опыт коммерческой разработки в области машинному обучению от 1-х года. - Знания и навыки для реализации полного...

Знание и применение математической статистики, предиктивной аналитики, методов классификационных и регрессионных задач (линейные регрессии, логистические регрессии, опорных векторов, деревья решений...

Разработка скоринговых моделей PD (Probability of Default). Разработка моделей Fraud Prevention. Разработка CRM – моделей. Взаимодействие с бизнес-заказчиками, командами разработки...

2+ года в ML/AI или Data Science, опыт с RAG/PROMPT-системами. Знание RAG: векторные БД, метрики сходства...

RAG-пайплайн: Сбор данных через ETL (POI, отзывы, описания). Интеграция векторного поиска (Pinecone/Weaviate/FAISS). Реализация логики кэширования контекста.

Опыт работы в качестве Data Scientist, Data Analyst или Machine Learning Engineer. Опыт работы с большими объемами данных (Big Data...

Заниматься сбором данных из различных источников (базы данных, API, веб-сайты, файлы и т.д.). Заниматься очисткой, преобразованием и проверкой...

Опыт в ML/Data Science от 3-х лет. Экспертные знания классических ML-алгоритмов. Профессиональное владение Python (Scikit-learn, бустинговые...

Предстоит работать над созданием: — AI-агента, который будет подбирать персональные страховые решения под конкретные цели и возможности клиента.

Уверенные знания Python. Хорошие знания ML и Deep Learning, понимание архитектуры трансформеров. Опыт с фреймворками и библиотеками: LangChain, LlamaIndex, Hugging...

Проектировать, разрабатывать и улучшать системы на основе RAG. Строить надёжные пайплайны для загрузки документов, их предобработки и индексации.

5+ лет опыта DevOps/SRE или MLOps-инженером в продакшене. DevOps: Продвинутый Python/Bash для автоматизации, знание Git-workflow...

Поддержка и внедрение функционала в CI/CD пайплайн (GitlabCI). Доработка функционала в сервис для LLM моделей на FastAPI.

Продвинутые знания SQL: умение разбираться в сложных запросах, знать как их анализировать и оптимизировать. Опыт работы с базами данных PostgreSQL...

Проектирование, разработка и поддержка решений для хранения и обработки больших данных. Построение ETL-процессов поставки данных из внутренних и внешних...

Высшее или среднее профессиональное образование (математическое, техническое или экономическое). Знание математической статистики и теории вероятностей. Продвинутый уровень владения Python для...

Взвешенной стратегии развития. Человеческим и профессиональным качествам своих Работников. Постоянству в отношениях с Клиентами. Своевременному использованию новых технологий бизнеса.

PyTorch, Detectron2, MMDetection, YOLO (v5, v7, v8). OpenCV, Albumentations. Torchvision, timm. HuggingFace Transformers (BERT, RoBERTa, DistilBERT...

Заниматься разработкой и обучением моделей для задач object detection, semantic segmentation, OCR, трекинга объектов. Работать с изображениями и видео: предобработка...

2+ года в ML/AI или Data Science, опыт с RAG/PROMPT-системами. Знание RAG: векторные БД, метрики сходства...

RAG-пайплайн: Сбор данных через ETL (POI, отзывы, описания). Интеграция векторного поиска (Pinecone/Weaviate/FAISS). Реализация логики кэширования контекста.

2+ года в ML/AI или Data Science, опыт с RAG/PROMPT-системами. Знание RAG: векторные БД, метрики сходства...

RAG-пайплайн: Сбор данных через ETL (POI, отзывы, описания). Интеграция векторного поиска (Pinecone/Weaviate/FAISS). Реализация логики кэширования контекста.