Обязанности:
Стрим специализируется на разработке ML-решений для различных подразделений Банка на базе продвинутых алгоритмов машинного обучения, таких как CV, NLP, RAG и др. Стрим предоставляет бизнесу сервисы «под ключ» - от прототипирования моделей до комплексного решения в промышленной среде Банка, интегрированного в бизнес-процессы заказчика. Стрим объединяет в себе сотрудников различных ролей - DS, Mlops, разработчиков/ML-инженеров, ML архитекторов, Data инженеров, тестировщиков и системных аналитиков. В задачи стрима входят работы по проработке бизнес требований на разработку моделей, системных требований и архитектуры решений, подготовке и обработке данных для моделирования, обучению моделей/fine-tuning, внедрение в промышленную эксплуатацию и 3Л-сопровождение. Также стрим занимается RnD и апробацией новых технологий. Стек применяемых технологий: Python, Kafka, Docker, k8s, Spark, Airflow, Hive. Вместе с нами тебе предстоит: Проектирование и реализация решений для промышленного применения ML-алгоритмов; Адаптация моделей Data Science под инфраструктуру; Оптимизацией моделей Data Science для улучшения производительности (Inference); Развитие инструментариев ML-платформы; Разработка интеграционных решений с системами Банка. Знания и навыки, которые для нас важны: Высшее образование; Опыт разработки на Python от 2-3 лет; Опыт разработки приложений с использованием микросервисной архитектуры от 2х лет; Знание и понимание паттернов интеграции информационных систем; Опыт работы с k8s/OpenShift/Docker; Будет плюсом: Знание и опыт работы с языковыми моделями, такими как GPT, Mistral и другие; Опыт работы с BigData стеком: Hive, Spark, Airflow; Понимание алгоритмов и технологий ML (Boosting, NN, Embedding, Transformers); Опыт работы с корпоративными хранилищами данных и понимание принципов их построения. Знание и опыт работы с языковыми моделями, такими как GPT, Mistral и другие; Опыт работы с BigData стеком: Hive, Spark, Airflow; Понимание алгоритмов и технологий ML (Boosting, NN, Embedding, Transformers); Опыт работы с корпоративными хранилищами данных и понимание принципов их построения.Похожие вакансии