Вакансии в городе Санкт-Петербург

Опыт участия или проектирования разработки единой платформы данных(Проект новый - legacy нет вообще - но важно закладывать фундамент будущей единой платформы...

Анализ требований от заказчиков(от C-level до аналитиков данных) - помощь в организации управления данных, консультации по управлению данными.

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...

Высшее техническое/математическое образование. Опыт обработки больших данных. Знание принципов работы БД и методологий моделирования. Продвинутый уровень владения Airflow.

Разрабатывать архитектуры доставки, хранения и обработки данных. Формировать Data Quality, разрабатывать процессы мониторинга и информирования о качестве данных.

Владение Python (аналитический стек: Pandas, NumPy, и др.) и SQL (Clickhouse, MySQL, PostgreSQL) для написания запросов и обработки данных, а...

Развитие и поддержка единого DWH: Опыт развития и поддержки хранилищ данных для аналитики и отчетности. Автоматизация ETL/ELT процессов: Разработка...

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.

Ответственность и самодисциплина. Умение эффективно использовать своё время и время команды. Понимание рабочей этики (в общении с командой и заказчиком).

Команда: Вы будете работать в составе кросс-функциональной команды разработки, тесно взаимодействуя с аналитиками, бэкенд- и фронтенд-разработчиками.

Опыт работы с MS SQL Server и/или PostgreSQL, уверенное владение SQL. Практический опыт взаимодействия с 1С (понимание структуры...

Создавать понятные и удобные дашборды, визуализации и отчеты для руководства в Visiology. Выполнять валидацию доработок учетной системы 1С с...

Базовые знания SQL. Навыки программирования на Java или Python. Знакомство с Apache Spark и Hadoop. Понимание принципов построения DWH и...

Разработка data-продуктов в экосистеме Hadoop. Миграция витрин данных между технологическими стеками. Поддержка и развитие существующего функционала DWH и Data...

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).

Уверенный Python и опыт ML для временных рядов. Умение работать с данными в десятки миллионов строк. Опыт использования профильных библиотек...

Построение, разработка, оптимизация ML моделей. Реализация новых фичей и таргетов. Обучение и валидация моделей (классификация/регрессия), подбор порогов.

Опыт работы с искусственным интеллектом и нейросетями. Креативный и инновационный подход к применению технологий. Желание применять технологии для улучшения сферы...

Исследование и внедрение инновационных методов искусственного интеллекта в работу компании. Разработка и оптимизация алгоритмов для автоматической обработки и ретушировки фотографий.

Оконченное высшее образование. Владение Python (scikit-learn/PyTorch/JAX): архитектуры, качественный код, тесты, CI, упаковка. Владение ML/DL: feature engineering...

Разработка и имплементация новых ML/DL-архитектур для задач химии материалов, drug-дизайна и кристаллохимии (GNN, трансформеры, диффузионные модели).

Знание pretraine и finetune - методов. Уверенное владение Python, PyTorch, RAG, PEFT, llama.cpp. Способность работать на результат и соблюдать дедлайны.

Экспертиза в LLM. И др.. Готовность участвовать в исследовательских проектах и разработке новых алгоритмов.