Вакансии в городе Россия

Для нас привлекательны следующие знания и опыт: Опыт работы с реляционными БД: проектирование структур, наполнение, управление данными. Навыки написания и...

Настройка ETL/ELT-конвейеров, Airflow (DAG, мониторинг). Анализ источников в MSSQL, проектирование миграции в новое хранилище. Разработка моделей и трансформаций...

Опыт развёртывания или сопровождения open-source-LLM (DeepSeek, LLaMA, Mistral, Qwen и др.). Понимание принципов работы трансформеров и диффузионных сетей.

Развёртывание open-source-моделей (DeepSeek, LLaMA, Qwen, Mistral, Gemma, Stable Diffusion и др.) на серверном оборудовании компании. Проектирование архитектуры развёртывания...

Высшее образование в области математики, статистики, информатики или смежных дисциплин. Опыт работы в роли lead data scientist или аналогичной должности...

Руководить командой data scientists, постановка целей и контроль исполнения проектов. Разработывать эффективные методы обработки и анализа данных для решения сложных...

Llama.cpp, HuggingFace. Python: LangChain, LlamaIndex, FastAPI. Или. .NET: Semantic Kernel, ML.NET, ASP.NET Core. Векторные БД: PostgreSQL/pgvector, Qdrant. Оркестрация: Docker.

Интеграция LLM-моделей и автономных ИИ-агентов в существующие ERP-модули на стыке Python и .NET-стека. Разработка API-прослоек...

От 2-х лет опыта работы с компьютерным зрением (Computer Vision, OpenCV). Отличное знание математики, умение анализировать данные.

Проведением исследовательской работы в области применения ML/AI для решения продуктовых задач. Разработкой и применением моделей машинного обучения для задач...

Минимальный стаж работы с хранилищами данных 3 года. Высшее техническое или экономическое образование. Осведомленность о специфике банковской продукции и наличие...

Проводить анализ существующих процедур, улучшать качество кода путем рефакторинга, выявять источники необходимой информации. Общаться с бизнес-пользователями для уточнения текущих...

Коммерческий опыт в сфере ML и Data Science - от 3 лет. Глубокое знание Python и его Data/ML экосистемы (Pandas...

Создаем высоконагруженные сервисы для веба и мобайла: сайты, порталы, сервисы, веб-платформы, мобильные приложения, CRM, LMS и ERP-системы.

Опыт работы дата инженером от 2 лет. Опыт создания ETL/ELT-процессов с использованием Apache Airflow + Spark или аналогичных.

Разработка стратегий загрузки, преобразования и сохранения данных в хранилище. Построение хранилища и витрин данных. Проектирование, разработка и поддержка архитектуры для...

Глубокие знания SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов). Практический опыт проектирования реляционных баз данных и хранилищ данных (знание подходов Kimball...

Проектирование и разработка DWH: Создание и поддержка архитектуры хранилища данных, моделей данных, витрин и представлений для эффективной работы BI-систем.

Опыт и понимание SQL. От 3х лет в должности инженера данных. Есть достижения по синхронизации данных: CRM/магазин/1...

Создание витрин (набора данных) по стандартам хранения, в которых будут копаться аналитики. Чистка данных, форматирование, приведение типов, нормализация и денормализация...

Вы разбираетесь в ML и анализе данных. Готовы глубоко погружаться в ML, бизнес-процессы, данные и причинно-следственные связи.

Искать точки роста в существующих моделях — за счет новых внутренних и внешних данных. Доводить сырые данные до реального применения в...

Знание ML и опыт внедрения ML-моделей в бизнес-процессы. Опыт исследования различных источников данных с помощью ML.

Руководить командой Data Scientist (5 человек). Искать новые подходы к построению моделей и совершенствовать текущие. Развивать работу с данными: внутренними...

У вас есть опыт разработки или валидации моделей кредитного риска, желательно в области ПВР. Есть высшее образование — экономическое, математическое или...

Руководить разработкой рейтинговых ПВР-моделей для корпоративных клиентов: продумывать архитектуру модели, решать методологические задачи, координировать работу второго разработчика и общаться...

Работали с поиском аномалий, прогнозировали временные ряды. Есть опыт в кластеризации или сегментации. Знаете теорию вероятностей, математическую статистику и классические...

Разрабатывать дизайн ML-моделей и адаптировать их к бизнес-процессам. Заниматься разработкой графовых моделей, classic ML. Заниматься разработкой новых признаков...

Высшее образование (математическое, техническое). Возможность работать полную рабочую неделю. Знание современных архитектур нейросетей. Понимание как устроены классические алгоритмы машинного обучения...

Собирать и готовить данные для использования в ML-моделях. Разработка и поддержка микросервисов на Python, основанных на моделях компьютерного зрения...

Общее представление о стеке технологий BigData. Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера. Знание SQL (индексы, функции...

Разработка, реализация и поддержка типовых интеграционных решений, на стеке технологий, принятых в команде. (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow).

Опыт работы с Apache Spark от 1 года. Опыт работы с СУБД (Greenplum, ClickHouse, PostgreSQL) от 2 лет.

Разработка ETL на Apache Spark (Java стек). Разработка ETL-пайплайнов (Apache Spark, HDFS (parquets), Hive, Greenplum, ClickHouse). Разработка витрин данных...

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...

Теория: основы статистики, вероятности, линейной алгебры, мат. анализа. Алгоритмы: Регрессия, Классификация, Кластеризация, PCA, SVM, Деревья решений (RF, GBDT - XGBoost, LightGBM...

Решение бизнес-задач: Понимание бизнес-проблемы, перевод ее в задачу ML/AI, определение метрик успеха (как технических, так и бизнес...

Высшее техническое образование. Опыт работы в разработки моделей нейросетевых алгоритмов и их обучения. Опыт разработки и применения адаптивной фильтрации.

Подготовка и разметка данных для глубокого обучения свёрточных нейронных сетей. Формирование эталоннх выборок для машинного обучения. Оптимизация модели обучения.