Вакансии в городе Москва

Практический DS-опыт (от 3 лет). Опыт полного цикла решения ML задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров...

Нам предстоит разрабатывать эффективные механизмы рекомендаций и персонализации контента. Это относится и к подбору подходящих пользователю объектов недвижимости (квартиры в...

Практический DS-опыт (от 2 лет). Опыт полного цикла решения ML задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров...

Описание задач: мы строим модели, которые позволяют оценивать рыночную стоимость разных типов объектов недвижимости (квартиры на вторичном рынке, новостройки, загородная...

Техническое образование. Опыт работы DS/ML инженером от 3 лет. Опыт от 1 года в разработке моделей рекомендаций/поиска/look...

Развитие существующих моделей рекомендаций и формирования плейлистов. Создание моделей рекомендаций в рамках бесконечных проигрываний по артистам/трекам/плейлистам.

Знание NLP стека от tf-idf до LLM/Transformers. Уверенное владение Python и основными ML-фреймворками (ООП, Pandas, NumPy, SciPy...

Разработка и внедрение алгоритмов классического машинного обучения и DL для повышения эффективности бизнеса. Применение SOTA-решений в генеративном дизайне и...

Опыт работы на позиции Data Scientist от 2ух лет. Знание основных алгоритмов и метрик машинного обучения. Ключевые навыки: Python...

Соответствует стратегии бизнеса застройщика. Предоставляет возможность анализировать ситуацию («что, если …»). Обеспечивает регулярное обновление цен на каждую квартиру с периодичностью от...

Опыт работы на позиции Data Scientist от 2ух лет. Уверенные знания Python, Git. Уверенные знания библиотек: numpy, pandas, matplotlib...

Обрабатывать данные от заказчиков. Обучать, тестировать и презентовать модели по обработке видео/изображений. Поддерживать и дорабатывать существующие модели.

Законченное высшее техническое образование. 2-3 реализованных продуктовых решения с использованием Computer Vision. Умение решать задачи классификации, детектирования и сегментации...

Разработка и улучшение алгоритмов компьютерного зрения. Полный цикл внедрения модели от разработки прототипа до промышленного внедрения. Обнаружение нарушений в технологических...