Обязанности:
Solar webProxy - шлюз веб-безопасности (SWG). Гибко разграничивает доступ к веб-ресурсам, приложениям и файлам, защищает от зараженных и фишинговых сайтов, блокирует утечки через веб-канал. Что нужно будет делать: Анализ бизнес-требований к функциям ML и формирование требований к моделям ML и алгоритмам; Сбор, подготовка и управление данными; Разработка моделей ML и алгоритмов; Автоматизация процессов ML; Проектирование архитектуры компонентов ML в продукте; Разработка компонентов ML в составе программных продуктов; Автоматизация тестирования ML-компонентов; Разработка БД, обеспечивающей работу моделей ML и алгоритмов; Разработка отчуждаемых прототипов решений ML; Документирование программного кода; Написание статей и участие в конференциях по DS. Что мы ожидаем: Участие в качестве разработчика в коммерческих продуктовых DS-решениях и сервисах, связанных с категоризацией контента; Знание ML-алгоритмов; Знание алгоритмов оптимизации (МНК, интерполяция и тд.); Знание алгоритмов, классических алгоритмов ML (регрессия, опорные векторы, K-средних, снижение размерности); Опыт и навык работы с Deep Learning моделями; Опыт и навык использования LLM (трансформеры, генеративные модели); Хорошее знание и опыт применения основных NLP алгоритмов (токенизация, лематизация, стэмминг, нормализация, выделение частей речи, выделение сущностей, regexp и тд); Знание метрик оценки качества обучения моделей; Владение математическим аппаратом используемым в ML (статистика, матричные вычисления, основы мат. анализа, анализа векторных пространств). Технологический стэк: Языки программирования: Python (продвинутый), C++ (приветствуются); NLP фрэймворки: NLTK, PyTorch, Transformers и др; DS фрэймворки: Pandas, Sklearn и др; MLOps: внедрение и сопровождение ML-моделей в продукте (TorchServe, Seldon), хорошее знание инструментов Docker, Git, инструменты дата-менеджмента DVC, Feast (приветствуется); Знание Linux, знание команд shell и bash; Навык автоматизация обучения и тестирования ML-моделей: Airflow или аналоги; Базы данных: язык запросов SQL и опыт разработки СУБД: ClickHouse или PostgreSQL (приветствуется); Опыт имплементации ML алгоритмов на CPU и GPU; Знание сетевых протоколов и служб. Мы предлагаем: Официальное оформление в аккредитованную ИТ-компанию со всеми льготами (ипотека, отсрочка и тп); Конкурентный оклад, премии по результатам работы; Сильная команда экспертов, которые всегда готовы помочь и поделиться знаниями; Возможность работать над передовыми продуктами в сфере кибербезопасности; Перспективы для профессионального и карьерного продвижения; Корпоративные мероприятия, путешествия, спортивные активности онлайн и оффлайн (онлайн-марафоны, бег, йога, волейбол, лыжи, и др.); Социальный пакет ДМС со стоматологией в лучших клиниках России, возможность подключить родственников по корпоративным ценам; Доплата больничных до 100% от оклада (28 дней в году), 10 оплачиваемых day-off на случай форс-мажора; Возможность бесплатного обучения: внешние обучения, профильные конференции, а также наши внутренние курсы и электронная корпоративная библиотека с сотнями книг; Скидки от компаний-партнеров: спорт, английский, психолог, интернет и многое другое; Материальная помощь при важных событиях в жизни (заключение брака, рождение детей и другое); Удаленный формат работы в пределах РФ, либо современный офис рядом с м.Охотный ряд/Савёловская; График работы: 5/2 с 9:00 до 17:30, либо с 10:00 до 18:30.Похожие вакансии
Machine Learning / Machine Learning Ops Engineer
Договорная
Москва
Центр Методического Обеспечения Оптимизации Процессов Государственного Управления в Московской области