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...

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.

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...

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.

Уверенное знание SQL. Понимание концепции хранилищ данных (DWH, Data Lake): модели данных, слои, витрины, агрегаты, Data Quality, полная/инкрементальная загрузка.

Собирать и анализировать требования заказчиков данных. Участвовать в разработке и внедрении DWH в части формирования бизнес-слоя хранилища корпоративных данных...