Вакансии в городе Свердловская область

Владение Python или C++ и инструментами анализа данных. Английский язык будет преимуществом. Оконченное высшее математическое или физическое образование в топ...

Анализировать большие объемы рыночных данных, выявлять аномалии и паттерны, искать торговые сигналы (альфы). Разрабатывать и тестировать алгоритмические торговые стратегии, строить...

Коммерческий опыт Python для анализа данных. SQL / ClickHouse — опыт работы с большими данными, оптимизация запросов. Коммерческий опыт Data Analysis & Visualization...

Ключевым экспертом по data analysis, дашбордам и инсайтам для трейдинговой команды. Развивать дашборды, отчётные пайплайны и систему метрик для всей...

Коммерческий опыт тренировки и масштабирования LLM моделей: pre-train, fine-tune, обучение на нескольких GPU. Коммерческий опыт с RL ( RLHF...

Разработка и масштабирование тонкой настройки обучения с подкреплением для LLM, включая подходы RLHF, RLVR и другие современные методы.

Уверенное владение Python (ML). Коммерческий опыт в Data Science от 2 лет. Опыт с лучшими практиками разработки программного обеспечения, включая...

Проведение ресерчей и проверка гипотез команды с применением LLM в прикладных бизнес-задачах, генераций идей для улучшения текущих решений.

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).

Высшее ИТ, инженерное или математическое образование. Опыт работы в сфере Data Architecture/DWH/ETL в роли архитектора, Team Lead Data...

Участие в формировании и развитии архитектуры хранения и обработки данных в корпоративном хранилище на платформе Greenplum, ClickHouse. Руководство командой дата...

Fine-tuning LLM: 2+ года практического опыта, минимум 2 успешных production проекта. Создание датасетов: умение разрабатывать качественные датасеты для...

Проведение полного цикла fine-tuning LLM: от анализа данных до production-внедрения. Создание и разметка качественных датасетов для обучения диалоговых...

Опыт работы с аудио/спичем: VAD, ASR, классификация аудио, Speaker Detection, Keyword Detection. Умение работать с сырым аудио (гудки, шумы...

Разработка и обучение ML-моделей для реального времени для классификации аудио (человек/робот) по первым секундам звонка. Создание и оптимизация...

От 2 лет опыта в NLP. Уверенное владение Python и PyTorch.

Работа с LLM - обучение и инференс. Построение интеллектуальных ассистентов для работы с клиентами. Разработка и оптимизация мультиагентных систем.

Широкая насмотренность и опыт работы в области обработки речи (ASR/TTS) или обработки естественного языка (NLP). Знание алгоритмов: динамическое программирование...

Разработка алгоритмов и моделей распознавания речи (обучение акустических моделей), в том числе для потокового распознавания. Работа с языковыми моделями.

Понимание жизненного цикла моделей машинного обучения. Насмотренность практик работы с данными в контексте машинного обучения, умение выбрать эффективное техническое решение.

Управление командой DE. Кросс-функциональное взаимодействие с командой DS для решения задач бизнеса. Сопровождение и развитие S3-центричного аналитического...

Иметь навыки программирования на Python.

За время участия в проекте ты. Создашь пайплайн по обучению модели. Пройдёшь весь путь от получения данных из различных источников...

Хорошие знания алгоритмов и структур данных. Высшее образование в области математики или информатики. Опыт коммерческой разработки на Python от 3...

Этапы отбора: Анкета. Первичное интервью. Техническое интервью. Оффер.

Опыт написания кода на Python. Опыт работы с библиотеками для анализа данных (pandas, NumPy). Опыт написания запросов SQL.

Поддержка и развитие аналитического контура, развернутого в Yandex облаке в т.ч.: - мониторинг сервисов и инфраструктуры, контроль за выполнением SLA...

Опыт работы до 1 года. Знание языков программирования (Python, Sql). Понимание архитектуры ХД (нормальные формы, модели хранения данных).

Проектировать и разрабатывать потоки для загрузки данных в хранилище. Проектировать и реализовывать слои детальных данных. Создавать витрины данных.