Вакансии в городе Москва

Уверенный опыт программирования на Python (не менее 2-х лет). Уверенные знания SQL и опыт работы с базами данных.

Извлечение, преобразование, загрузка данных и их обработка, ETL/ELT (Python/Airflow). Формирование отчетов (Greenplum/Clickhouse). Создание и развитие процессов управления...

Знание SQL и Python — пишешь чистый и надёжный код. Понимание основных принципов и алгоритмов машинного обучения, знаешь, что такое Operations...

Влиять на вектор развития инфраструктуры работы с данными и деплоя моделей: как сократить путь от исследования до продакшена.

Уверенное знание Python (3.8+). Понимание, как устроены основные ML и DL алгоритмы (от решающих деревьев до трансформеров).

Middle MLE/DS c NLP направленностью. Обязанности: Разработка NLP решений. Работа текстовыми данными. Экспериментировать с моделью, фичами, описывать эксперименты во...

Изучать академический и индустриальный опыт. Отличный SQL (Clickhouse, PostgreSQL). Понимание, как устроены классические ML и DL алгоритмы. Знания в области...

Строить гипотезы и проверять их. Анализировать потребности бизнеса и искать оптимальные методы решения. Экспериментировать с моделями, фичами, описывать эксперименты во...

Отличные знания SQL и СlickHouse: оптимизация запросов, понимание планов запроса, внутренней работы SQL и баз данных (оптимизация запросов, join, типы...

Разрабатывать и улучшать архитектуру данных (ClickHouse). Создавать новые запросы для графиков и репортов. Улучшать текущие графики, добавлять новые фильтры и...

Высшее образование в области ИИ, математики, компьютерных наук. Классический набор python, scipy, opencv. Что-то из pytorch/tensorflow/mxnet.

Разработка и оптимизация алгоритмов распознавания лиц на основе компьютерного зрения. Исследование и применение передовых методов в области Face Recognition.

Понимание работы СУБД и принципов построения хранилищ данных. Опыт работы с Hadoop (Spark, HDFS, YARN etc.). Отличное знание SQL, Python...

Разрабатывать витрины данных. Интегрировать новые источники данных в DataLake. Обрабатывать потоковые данные (streaming). Контролировать качество загружаемых данных. Проводить код ревью.

Минимум 3 года production-опыта. - Проактивность: умение оценивать текущий результат, предлагать решения и направлять процесс. - Опыт работы с трансформерами, свёрточными...

Исследование новых функций и альтернативных подходов. - Автоматизация текущего пайплайна и повышение его надежности при работе с неидеальными данными. -

Базово знаешь Python и ООП. Есть опыт работы с PyTorch или Flax, опыт написания и обучения своих модулей.

Изучать актуальные академические статьи в области NLP, Information Retrieval. Придумывать ML-гипотезы для улучшения моделей или создания новых.

Базово знаешь Python и ООП. Есть опыт работы с PyTorch или Flax, опыт написания и обучения своих модулей.

Изучать актуальные академические статьи в области NLP и LLM. Придумывать ML-гипотезы для улучшения своей LLM. Проводить первичную проверку ML...

Опыт от 3 лет в построении или управлении DWH. Владение языками программирования (SQL и Python на уровне не ниже Middle).

Участвовать в проектировании и управлении платформой данных в компании. Организовывать взаимодействие DWH с источниками данных и поддержкой ETL процессов.

Опыт работы на аналогичной позиции от 3-х лет. Высокая степень самостоятельности и автономности при решении задач. Уметь решать задачи...

Участвовать в оценке трудозатрат и поиске оптимальных решений. Участвовать в сборе требований, анализе, продумывании и реализации задач. Разрабатывать мозги для...

Понимание работы СУБД и принципов построения хранилищ данных. Опыт работы с Hadoop (Spark, HDFS, YARN etc.). Отличное знание SQL, Python...

Разрабатывать витрины данных. Интегрировать новые источники данных в DataLake. Обрабатывать потоковые данные (streaming). Контролировать качество загружаемых данных. Проводить код ревью.

Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения. Хорошее знание стека технологий и библиотек, которые мы используем: python, pandas, pyspark...

Работа с командой (распределение задач, трекинг, развитие команды). Работа над технологическим развитием продукта. Взаимодействие с product owner и стейкхолдерами.