Вакансии в городе Санкт-Петербург

Strong Python skills and experience building ML models with PyTorch or TensorFlow plus scikit-learn. Experience with time-series and...

Build and test regional AI models for floods, droughts, and other hydrological extremes. Apply deep learning architectures to time-series...

Служба рекомендаций Дзена совершенствует алгоритмы ранжирования на платформе, чтобы пользователи видели самое актуальное для себя. Уверенно пишете и читаете продакшен...

Вам предстоит разрабатывать и улучшать рекомендательную систему, которая будет анализировать поведение пользователей, предсказывать их предпочтения и предлагать персонализированный контент (видео...

Глубокие знания и опыт работы с Oracle, Postgresql, MS SQL. Опыт разработки и оптимизации сложных SQL-запросов, хранимых процедур, триггеров...

Разработка, оптимизация и поддержка баз данных на платформах Oracle, PostgresQL, MS SQL. Участие в проектах по миграции данных, поддержке и...

Студент в том числе последнего курса/выпускник с образованием в области компьютерных наук, математики, физики или смежной специальности.

Участие в разработке и реализации алгоритмов, связанных с NLP. Разработка и оптимизация бенчмарков и датасетов для тестирования и оценки качества...

Профильное образование по IT специальностям. Понимание принципов работы с моделями машинного обучения и их применения в реальных проектах.

Проводить исследовательскую работу по выбору необходимых технологий под различные проекты. Разрабатывать сервисы с использованием нейросетей: текстовые модели, транскрибация аудио, синтез...

Хорошие аналитические навыки, понимание базовых алгоритмов и структур данных. Хорошее знание Python и базовых библиотек для работы с данными (numpy...

Исследование и реализация алгоритмов и практик машинного обучения в рекомендательных сценариях Okko. Анализ исходных данных и результатов экспериментов с моделями.

Опыт с Apache Camel (чтение DSL, понимание маршрутов). Опыт участия в обучении моделей (LoRA, SFT). Знание LLM evaluation фреймворков (TruLens...

Создавать начальный датасет промпт → yaml для маршрутов Camel (вручную + синтез). Разрабатывать пайплайн аннотации логов (аномалия, событие, причина).

Опыт end-to-end разработки и внедрения ML-решений на Python. Глубокие знания и практический опыт работы с PyTorch.

Извлечение информации: задачи NER для динамической анонимизации текстов. Работа с текстом и изображениями: интеграция и улучшение компонентов OCR для обработки...

Опыт разработки моделей в области финансов на Python. Знание основного инструментария ML на Python: Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, а также...

Разработка поведенческих моделей для продуктовой линейки банка: досрочное погашение кредитов и вкладов, чувствительность средств до востребования к уровню ставок.

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.

Глубокие практические знания ClickHouse (проектирование схем, партиционирование, оптимизация, управление кластерами). Опыт работы с Apache Kafka и Kafka Connect (реализация потоковых...

Проектирование, разработка и оптимизация масштабируемых конвейеров обработки данных (пакетных и потоковых). Разработка и поддержка витрин данных, обеспечение их согласованности и...

ЧТО ЖДЁМ ОТ ОПЫТА: 1) Опыт работы от 2 лет в задачах машинного обучения (ИИ и классического). 2) Профессиональные навыки...

1) Создание и внедрение моделей машинного обучения для решения разнообразных бизнес-задач компании. 2) Основной анализ данных, автоматизация подготовки наборов...

1. Основы Python (углубленные знания). Свободное владение основными контейнерами данных (list, dict, set, tuple), понимание их внутреннего устройства (хеши, проблема...

Проведение исследование данных, экспериментов для проверки технических и бизнес гипотез с помощью классических и ML алгоритмов, LLM и других актуальных...

Опыт на аналогичной позиции от года. SQL средних и сложных запросов. Python (обработка данных, автоматизация). Уверенное использование ИИ.

Проектирование, подготовка и создание витрин данных для первого и второго уровня хранилища. Погрузка и интеграция данных из разнородных источников в...

Опыт разработки Python/Spark. Python: уверенное владение языком, умение применять встроенные библиотеки для работы с данными, умение разрабатывать автоматические скрипты.

Разработка витрин и анализ больших объемов данных с использованием Python и Spark. Написание скриптов Python (SQL-запросы) для сложной обработки...

Высшее техническое или математическое образование. Глубокое знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД - MSSQL и PostgreSQL. Опыт программирования на...

Организация корпоративного хранилища данных. Настройка потоков данных. Разработка data-продуктов.

Опыт работы от 2 лет. Опыт работы с open-source LLM и облачными провайдерами. Уверенные знания Python, опыт работы с...

Проект: Платформа для управления AI-ассистентами, которые включают в себя поддержку пользователей по продуктам и услугам Триколор, психологическую помощь в...

Уверенно владеете языком Python. Уверенно знаете основные структуры данных и классические алгоритмы ML (SVM, Naive Bayes, Random Forest, kNN, k...

Разрабатывать алгоритмы для эффективной предварительной обработки (подготовка, очистка, feature engineering) разнородных неструктурированных и частично-структурированных текстов. Разрабатывать алгоритмы многозначной классификации...

Опыт работы с Kafka, Airflow, Dagster, ClickHouse, PostgreSQL , TrinoDB, DBT. Опыт работы с SQL (сложные запросы + оптимизация).

Собирать необработанные события из Kafka и загружать их в КХД (бронзовый и серебряный слои). Обогащать и агрегировать необработанные данные, преобразуя...

Имеете опыт профессиональной разработки и внедрения машинного обучения в production не менее 2 лет. Уверенно владеете Python и SQL.

Получение данных из DWH и выделение признаков для применения алгоритмов машинного обучения (Feature Engineering). Создание, обучение и валидация ML-моделей.