Обязанности:
Технологическая практика "Технологии доверия" - одна из крупнейших в России команд, работающих в сфере консалтинга и разработки решений на основе моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. В портфолио команды более 5 лет опыта работы на рынке и десятки реализованных проектов различного масштаба, от приложений до платформенных решений. Команда Artificial Intelligence занимается разработкой end-2-end решений для самых разных задач в индустриях - мы исторически развились вокруг нефтегазовой отрасли, поэтому знаем ее практически от и до, в особенности в части поиска и добычи углеводородов. Также мы активно работаем с ритейлом, металлургическими (горнодобывающими), логистическими и девелоперскими компаниями, чтобы применить методы и алгоритмы ИИ в их задачах. Мы ищем Data Scientist-а в юр.лицо ООО "Цифровая Формула Доверия". Чем ты будешь заниматься в этой роли: Разработка, настройка и масштабирование моделей машинного обучения, в том числе глубокого обучения и NLP. Внедрение и поддержка полного цикла разработки приложений, от проектирования до запуска и мониторинга производительности, деплой в Docker и Docker Compose. Сотрудничество с продуктовыми и инженерными командами для внедрения решений на основе данных в реальные продукты и услуги. Проведение код-ревью и наставничество для младших членов команд Какие мы предъявляем требования к кандидатам: Высшее образование в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики или в смежных областях. Минимум 3-5 лет опыта в области машинного обучения, включая опыт работы с Python, PyTorch, и Transformers. Опыт в разработке решений с использованием классических методов машинного обучения и статистического анализа. Опыт работы с большими объемами данных и сложными запросами в SQL и NoSQL базах данных. Опыт создания и поддержки веб-приложений, желательно с использованием FastAPI. Практический опыт с Docker и Docker Compose для разработки и развертывания приложений. Технологический стек: Язык программирования: Python Нейронные сети: PyTorch, Transformers Классическое машинное обучение: Scikit-learn, XGBoost Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, ArangoDB, Weaviate, Redis Разработка веб-приложений: FastAPI Контейнеризация: Docker, Docker ComposeПохожие вакансии