Обязанности:
МАТRИ – это очень амбициозный проект, который на техническом уровне создает открытый стек технологий для децентрализованного AI. Когда это будет сделано, модели, аналогичные GPT от OpenAI будут доступны всем желающим на равноправных и недискриминационных условиях. Однако, любая децентрализованная платформа по умолчанию является платформой с нулевым доверием. Это ставит перед нами важную технологическую задачу - обеспечение конфиденциальности данных. Нужно дать возможность пользователю хранить и давать доступ к своим данным, но при этом исключить несанкционированный доступ к ним. ДАМАСК – это первый из системообразующих продуктов MATRИ-стека, который отвечает на этот вызов ДАМАСК обеспечивает конфиденциальность данных и делает утечки данных бесполезными В команде 5 человек, сейчас активно ищем опытного и уверенного Middle Data Scientist. Технические навыки: Глубокое знание Python и/или R, опыт использования библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Умение разрабатывать и тестировать модели машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация). Понимание архитектур глубокого обучения (нейронные сети, RNN, CNN, LSTM, Transformer). Опыт использования фреймворков для глубокого обучения (TensorFlow, Keras, PyTorch). Понимание работы трансформеров и GPT-моделей, опыт их использования или интеграции в проекты. Опыт работы с языковыми моделями, включая fine-tuning, обучение с нуля, работа с предобученными моделями (например, GPT, BERT). Знание архитектуры и принципов работы трансформеров и GPT-моделей: Понимание механизма self-attention, многоголовых механизмов внимания, positional encoding, работы слоев трансформеров. Опыт работы с генеративными языковыми моделями (GPT-3, GPT-4 и др.). Умение применять GPT для генерации текста, решения задач обработки естественного языка (NLP) — классификация текста, извлечение сущностей, машинный перевод. Технический стек: Опыт работы с SQL для извлечения данных. Знание основ статистики, A/B тестирования и интерпретации результатов. Опыт работы с большими данными (Big Data), в том числе работа с распределёнными системами (Hadoop, Spark). Опыт работы с облачными платформами для машинного обучения (AWS, Google Cloud, Azure). Опыт работы: 2-4 года опыта работы в области Data Science. Опыт работы с крупными наборами данных, их очисткой, трансформацией и анализом. Реализованные проекты, включающие внедрение машинного обучения или глубокого обучения для решения бизнес-задач. Условия: Гибкое начало рабочего дня, мы вам доверяем; Разумный гибрид - 1-2 дня нужно бывать в офисе для встреч с командой (Сколково, БЦ Амальтея); ДМС со стоматологией оформляем с после испытательного срока; Обучение и помощь в развитии - мы вкладываемся в ваше профессиональное развитие; У нас работают адекватные и приятные люди, не душные и не снобы. Как мы нанимаем: Короткое интервью с HR по телефону; Техническое собеседование с тимлидом команды максимум на 1,5 часа; Оффер или обратная связь по встрече.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Сколково
Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации