Вакансии в городе Москва

Опыт с ML-фреймворками: PyTorch, TensorFlow (разработка, обучение, файнтюнинг). Fine-tuning моделей: Практический опыт адаптации Whisper и LLM (GPT, Llama...

Разработка ML-приложений с использованием LLM, Whisper, RAG, Llamaindex и агентных технологий для автоматизации задач. Fine-tuning моделей (Whisper, LLM...

Сильная экспертиза в разработке на Python. Хорошее знание базовых концепций и принципов построения хранилищ данных. Опыт разработки, поддержки и оптимизация...

Разработка, поддержка и оптимизация ELT процессов загрузки данных из источников; (bash, python, airflow). Построение, поддержка и оптимизация обработки данных в...

3+ лет опыта в Data Science / Machine Learning / AI-ролях. Сильная математическая база: статистика, вероятность, линейная алгебра, оптимизация.

Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения и статистического прогнозирования. Создание прототипов и совместная работа с архитекторами/инженерами для вывода...

3+ лет прикладной AI/ML-разработки с фокусом на NLP и LLM-системы. Опыт с LLM API: промпт-инжиниринг...

Анализ и декомпозиция бизнес-задач: определение зон применения ML. Проектирование архитектуры AI-решений совместно с командой: выбор подходящих паттернов (agentic...

Опыт коммерческой разработки в роли Data Engineer от 3-х лет (для Middle) и от 5-ти лет (для Senior).

Мониторинг, оптимизация и масштабирование баз данных (MySQL, ClickHouse): анализ медленных запросов, настройка индексов, планирование и реализация партиционирования и шардинга.

Релевантный опыт работы. Глубокие знания Python и библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy) и работы с пространственными данными (GeoPandas, Rasterio).

Проектирование, разработка и поддержка ETL/ELT процессов для наполнения централизованной базы экологических и гидрометеорологических данных. Консолидация данных из разнородных источников...

Знание Python и библиотек для работы с данными и классическим ML (numpy, pandas, sklearn, catboost и др.). Опыт создания моделей...

Создание моделей для задач NLP и CV. Доработка и улучшение существующих моделей. Анализ данных из социальных сетей: классификация, кластеризация, определение...

Опыт работы: от 1 года. - Высшее физико-математическое / техническое образование. - Основы линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики. -

Исследовательский анализ данных и формирование гипотез. - Проведение экспериментов, реализация нейросетевых алгоритмов. - Усовершенствование и внедрение моделей. Примеры текущих задач: распознание медицинских...

Python Expertise: Proficiency in Python 3.x with strong understanding of object-oriented programming principles. Data Manipulation: Experience with ETL...

Develop and Maintain AI Models: Design, implement, and optimize machine learning models using frameworks such as PyTorch and TensorFlow.

Уверенное владение Python, опыт работы со spaCy, NLTK, Natasha, HuggingFace, DeepPavlov как плюс. Опыт работы с эмбеддингами, поисковыми системами (FAISS...

Разработка пайплайнов обработки текста: подготовка данных, анализ и разбиение документов, генерация эмбеддингов, настройка поиска и извлечения контекста (RAG).

Наличие опыта в роли Data engineer или Data analyst от 2х лет. Высшее математическое или техническое образование.

Писать алгоритмы обработки больших данных (несколько сотен миллионов строк в таблице). Исследовать и подготавливать данные. Оптимизировать текущие вычисления.

Опыт построения DWH. Понимание логических моделей хранилища. Понимание версионирования данных (бизнес/техническая история , ескд2). Знание ETL процессов.

Будет плюсом: работа с java/scala дистрибутивом.

Понимаешь архитектуру современных нейронных сетей, трансформеры, BERT, GPT и их обучения. Есть опыт fine-tuning моделей. Есть опыт интеграции моделей...

Проектировать архитектуру AI-ассистентов и LLM-инструментов. Разрабатывать AI ассистента для текстового/голосового чата. Разрабатывать ML-модели для получения самари...

Анализировать данные кредитных заявок, выявлять аномалии и закономерности. Делать продукт точнее, умнее и быстрее — и видеть, как это работает в...

Наша компания предоставляет финансовым организациям в Российской Федерации услуги по управлению рисками, аналитики и предотвращению мошенничества, которые необходимы для развития...

Опыт разработки ML-моделей: прогнозирование, оптимизация, ценообразование. Уверенное владение Python и SQL. Понимание принципов построения data- и ML-пайплайнов.

Планировать смены курьеров. Прогнозируем спрос (число заказов) и применяем оптимизационные алгоритмы для расчёта необходимого числа курьеров с учётом их предпочтений.

Опыт разработки Python от 4-х лет. Уверенное знание и опыт работы с различными фреймворками (Django, Flask, FastApi и др.).

Проектировать и оптимизировать ETL-процессов для обработки больших объемов структурированных и неструктурированных данных. Участие в разработке архитектуры высоконагруженной и отказоустойчивой...

Уверенное владение Python, pandas, scikit-learn, MLflow. Опыт работы в DataSphere или аналогичных средах. Знание SQL и базовых принципов ETL.

Моделирование клиентского поведения, прогнозирование оттока. Работа в Yandex DataSphere, создание и тренировка ML-моделей. Подготовка данных для моделей (ETL-процессы...

Уверенно владеете классическим ML, умеете анализировать данные. Имеете опыт в разработке на Python, понимаете основы параллельного программирования. Имеете опыт реализации...

Кастомизация моделей ранжирования (таргет, факторы ранжирования, размешивание). Персонализация поисковой выдачи. Разнообразие выдачи и апселлинг. Генерация описания и фичей по фото...

Что ты будешь делать: Что нужно уметь: Отличное знание Python 3.8+, алгоритмов и структур данных. Навыки обработки данных...

Строить и совершенствовать маркетинг микс модели продаж брендов (с фокусом на FMCG и фарма, но возможны и другие категории).

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.