Вакансии в городе Москва

Опыт работы от 3х лет. Базовые навыки в области инженерии данных. Системное аналитическое инженерное мышление. Умеренный перфекционизм и внимание...

Реализация в тандеме с архитектором физического уровня архитектуры данных в DWH для всех слоев (raw data layer, core data layer...

Быстрые адаптивные решения под отраслевые проекты (классификация и атрибуция). - Трансформеры в NLP: коммерческий опыт обучения и эксплуатации. - Векторные представления +...

Платформа ОФД - продуктовая IT- компания, крупнейший в России оператор фискальных данных. 1 в рейтинге ОФД по данным CNews, резидент Сколково.

Хорошее знание Python. Отличное знание основных алгоритмов и структур данных. Понимание принципов классического ML и Deep Learning. Знание основных архитектур...

Участвовать в проработке/обучении и выкатке в прод моделей рекомендаций с упором на нейросетевые архитектуры. Интегрировать разработанные решения с runtime...

Опыт работы в коммерческой разработке от 5 лет. Высшее техническое образование (предпочтительно профильное математическое). Опыт работы с различными фреймворками, библиотеками...

Внесение изменений в программный код проекта в соответствии с заданием на разработку. Разработка процедур сбора, предварительной подготовки и анализа данных.

Опыт разработки на Python от 2х лет. Опыт работы (администрирования) с популярными РСУБД, в том числе, средствами Python (Greenplum...

Системная разработка, поддержка и оптимизация ETL-процессов и ML-моделей (MLOps) на платформах Greenplum и Hadoop. R&D, реализация пилотов...

Опыт работы обязателен с : SQL, Python, Hadoop, Apache Airflow, Power BI, Tableau, Oracle (как преимущество).

Создание витрин данных. BI-отчетность по оценке кредитного портфеля (винтажные кривые, оценка проблемных кредитов NPL, качество кредитного портфеля).

Уверенное знание Python и SQL. Опыт построения ETL-процессов с использованием перечисленного стека. Будет плюсом: опыт работы с CI/CD...

Поддержка и разработка batch ETL-пайплайнов на Airflow для аналитических витрин и ML. Потоковая обработка данных с использованием Spark Streaming...

Опыт работы в NLP, ML, LLM, AI от 5+ лет коммерческой разработки бэкенда и/или платформенных компонентов.

Проектирование и реализация высоконагруженных сервисов и внутренних платформ для агентных систем (event-driven, микросервисы, очереди, кэш, шины данных).

Опыт работы с DWH от 2 лет. Уверенные знания SQL (оконные функции, CTE, оптимизация, процедуры). Знания проектирования хранилищ данных (DWH).

Команда занимаемся разработкой сервиса анализа и визуализации данных в составе платформы по работе с данными для формирования аналитической отчетности, графиков...

Имеешь глубокое знание классического ML и понимание современных подходов Deep Learning с акцентом на NLP. ​​​​​​​Опыт работы с рекомендательными системами...

Команда проекта «Худеем на здоровье» находится в поисках DS инженера, готового к сложным задачам и амбициозным вызовам. «Худеем на здоровье...

Опыт внедрения ML-моделей в прод. Глубокие знания теории машинного обучения. Хорошее знание Python. Опыт написания SQL-запросов или работы...

Наша группа отвечает за эффективность товарной рекламы - продавец платит маркетплейсу за продвижение своих товаров в поиске, каталоге, рекомендациях и других...

Опыт построения классификаторов. Умение решать задачи leetcode-medium. Хорошая математическая база. Знание основ статистики и ML. Уверенное знание Python3.

Анализ трафика, выявление закономерностей в нём. Построение моделей по детектированию ботов. Разбор инцидентов блокировок системой. Поддержка и доработка имеющихся проектов.

Опыт моделирования и/или работы с данными в рабочих или академических проектах. Владение Python или R и соответствующими библиотеками для...

Построение регрессионных моделей на бизнес-данных: Взаимодействие с внутренними и внешними заказчиками. Участие в разработке внутреннего инструментария самого разного характера.

Участие в проектах по обучению и внедрению моделей машинного обучения в роли data scientist, ML инженера. Наличие разработанных моделей в...

Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде, в основном classic ML. Сопровождение ML-решений...

Опыт работы с LLM, промпт-инжиниринг, дообучение трансформерных моделей. Опыт в ML-разработке одной или нескольких типов моделей: Text classification...

Развитие прикладных LLM-технологий для задач извлечения и генеративного поиска (RAG). Дообучение (LoRA) мультимодальных больших языковых моделей с фокусом на...

Опыт работы в области Application Security или DevSecOps. Глубокое понимание уязвимостей из OWASP Top 10, CWE Top 25, знание способов...

Проводить Security Assessment компонентов облака. Анализировать архитектуру облачных сервисов и давать рекомендации по безопасному дизайну. Разрабатывать и оптимизировать правила для...

Высшее техническое образование (приветствуется ученая степень ктн, кмн). Глубокие знания в различных областях математики (системный анализ, аналитическая геометрия).

Анализ существующих решений в предметной области (создание сложных систем; машинное обучение; компьютерное зрение; имитационное моделирование, навигация). Участие в формировании архитектуры...

Уверенный Python и Отличные знания SQL (JOIN, подзапросы, оконные функции). Уверенные знания стека Hadoop (HDFS, YARN, Hive) и Pyspark.

Заниматься разработкой новых data-пайплайнов с использованием Pyspark, Airflow, как и батч загрузку, так и стриминг с помощью Kafka.

Опыт работы от 2–3 лет в роли Data Scientist или ML Engineer. Понимание основ статистики, теории вероятностей, математической логики.

Разрабатывать и внедрять ML-модели. Работать с большими данными: формировать пайплайны, ETL, фичи, обучающие выборки. Тестировать гипотезы, запускать A/B...

Профильное образование (математическое или техническое). Знание python и инструментов работы с данными. Опыт анализа больших объёмов данных, построения моделей.

Разработка процесса разметки данных для обучения VLM моделей. Разработка инструментов анализа данных для обучения моделей.