Вакансии в городе Санкт-Петербург

Опыт коммерческой разработки в IT-сегменте: от 3-х лет. Знание NLP, классический ML. Глубокое знание Pytorch, numpy и т...

Будешь работать в области машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) с фокусом на дообучение и применение больших языковых моделей...

Солидный опыт разработки и внедрения промышленных систем с применением AI инструментов. Доказанный успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн.

Руководить командой инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований до разработки, промышленного внедрения, мониторинга и поддержки.

Опыт работы в области NLP от 1 года. -Понимание текущего состояния области NLP (LLM): следите за свежими статьями и SOTA...

Разработка, обучение и оптимизация LLM моделей для обработки текстов на различных языках. -Реализация и настройка нейронных сетей для обработки естественного...

Опыт в applied AI/ML и инженерии от 1,5 лет, включая продакшн-интеграцию моделей в продукты. Понимание prompt engineering...

Разрабатывать и внедрять AI/ML-решения в travel-продукт с нуля. - Работать в связке с CTO, бэкенд- и мобильными разработчиками. -

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.

Профильное высшее образование: информатика, биоинформатика, прикладная математика, хим- или биофизика. 3+ лет опыта построения и эксплуатации ML-систем: Python...

Проектирование и поддержка высоконагруженных ETL-пайплайнов для интеграции HTS/HCS, структурной, –omics- и различной текстовой информации. Разработка и валидация ML...

Опыт разработки ML-решений на Python (1-2 года). Знания PyTorch или TensorFlow. Понимание современных подходов в NLP.

Участие в ML-исследованиях: анализ задачи, экспериментирование, подготовка к внедрению. Работа над оптимизацией инференса моделей (знакомство с ONNX, квантизацией).

Уверенный Python: уметь разбираться в чужом коде, писать свой аккуратно и воспроизводимо. — Понимать отличия подходов к ноутбучному и продакшн-коду. —

SQL (аналитические запросы, сборка фичей из разных источников). — Airflow - пайплайны данных и батчевые модели.

Знание Python, Pytorch, PytorchAudio, Librosa. Опыт в задачах обработки звука. Знание архитектуры моделей CNN, VAE, LSTM. Опыт обучение ML моделей.

Разработка алгоритмов шумоподавления. Разработка алгоритмов улучшения качества звука. Восстановление звука при потерях пакетов. Разработка нейро речевых аудио кодеков.

Глубокое знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД. Опыт работы с DWH/Data Lake. Опыт поднятия и настройки СУБД...

Организация корпоративного хранилища данных. Настройка базы данных. Настройка потоков данных. Обеспечение продуктов и витрин данными с помощью ETL/ELT пайплайнов.

3+ лет опыта в инженерии, включая значительный опыт владения и поддержки инфраструктуры данных. Опыт построения и эксплуатации надёжных и...

Поддерживать и развивать инфраструктуру данных (подход DevOps: «мы строим - мы поддерживаем»). Управлять ресурсами в Google Cloud Platform. Разрабатывать, масштабировать и...

опыт работы с задачами машинного обучения/ опыт статистической обработки данных от 1,5 лет. — опыт разработки на Python, опыт code...

Работаем над внутренними проектами: — кредитного скоринга. — поиска аномального и фродерского поведения. — идентификации пользователей и др. — обработка сырых данных. — генерация гипотез. —

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...

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...

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...

Высшее техническое образование. От 3-х лет подтвержденного опыта работы в области машинного обучения с успешными проектами внедрения.

Разработка и поддержка мультиагентных систем, реализующих обработку и генерацию контента в режиме реального времени. Интеграция создаваемых решений с разнообразными банковскими...

Желательно от двух лет работы в разработке/валидации моделей банковских рисков (или же в смежных областях). Знание теории вероятностей/математической...

Проведение независимой регулярной качественной и количественной валидации моделей, IT-валидации. Формирование отчётности по итогам валидации, разработка плана необходимых мероприятий по...

Уверенное владение SQL. Уверенное владение языком Python. Знание и применение основных аналитических библиотек python: numpy, pandas, scipy, sklearn, matplotlib, seaborn...

Распределение пользователей по категориям относительно их модели поведения на сайте. Работа с текстом, fraud система. Подготовка и очистка данных.

Приверженность мастерству: Сертификаты или курсы по инженерии данных, а главное — портфолио на GitHub с реализованными проектами, которые демонстрируют ваш подход...

Создавать основу данных компании: В сотрудничестве с DataOps ты будешь разрабатывать и поддерживать ядро нашей платформы — платформенные ETL-сервисы, высоконагруженные...

Имеете глубокий опыт работы с PyTorch и production-файнтьюном моделей. Работали с задачами Computer Vision и/или NLP в реальных...

Мы строим платформу для интеллектуального анализа видео-контента и извлечения признаков (CV + NLP), которая превращает библиотеку из 100 000...