Wir verwenden technische Cookies und Besuchsstatistik: Yandex Metrica und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Wir verkaufen niemals Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Diese Website ist nur eine Demo: Firmennamen, Links und Ihre persönliche Stellenauswahl werden nach der Registrierung freigeschaltet. Registrieren →
ZorkyZorky
Deutsch
@termdocs
← Alle Stellen

Оформление по договору с ИП

seniorremoteRUvor 1 Wo.
Markteinblicke
📊 AI / ML / Data Science: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
ci/cddockerfastapimlflowmlopsnumpypandaspythonscikit-learnspacytransformers
Details
Methoden
CI/CD, MLOps
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung
#вакансия #fulltime #удаленка#Senior Локация: РФ Формат: Удаленно Период: долгосрок Занятость: фуллтайм Оформление по договору с ИП Оплата: от 1200 рублей в час до 1500 рублей в час Applied Scientist / MLOps Engineer (Обезличивание данных / Privacy AI) Чем предстоит заниматься (Ключевые задачи): 1. Развитие классификатора данных для полей БД (Tabular ML) Развитие существующей ML-модели (RandomForest), которая выявляет ПДн в полях баз данных на основе метаданных и значений. Обучение модели распознаванию новых типов данных (например, VIN-номера, специфические идентификаторы). Повышение качества классификации: исправление ошибок (например, обнаружение сложных форматов телефонов). Решение задачи со «смешанными данными»: обучение модели корректно работать, когда в одной колонке БД вперемешку находятся ФИО, адреса и телефоны. Особенность: Оптимизация модели для высокой скорости работы на CPU, так как системе предстоит проводить полное сканирование БД объемом в несколько ТБ. 2. Создание модели для выявления данных в произвольном тексте (NLP / NER) Разработка архитектуры и обучение NER-модели (Named Entity Recognition) для поиска ПДн в неструктурированном тексте. Работа с различными форматами файлов: TXT, DOCX, PDF (включая распознавание текста) и логами. Реализация пайплайнов очистки и нормализации «шумных» данных перед подачей в модель. Наши ожидания от вас (Требования): Опыт и лидерство: Опыт разработки и внедрения ML-моделей в production от 3-х лет. Опыт ведения полного цикла:
Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs