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

Мы в поиске ML инженера

seniorremote45.000 RUB · Zeitraum nicht angegebenRUvor 1 Wo.
Markteinblicke
📊 AI / ML / Data Science: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
ci/cddockerfastapiflaskmlflowmlopsnumpypandaspythonscikit-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
🔤🔤 Мы в поиске ML инженера • Рейт: до 1900 р/час (если вы работаете с НДС 5% или 7%, то 1900 – уже с учётом НДС, сверху добавить нельзя) • Грейд: Senior • Локация: РФ • Срок привлечения: 3 месяца • Формат работы: Удаленно • Загрузка: Фултайм Формат оплаты: отсрочка платежа 45 календарных дней Требования: Опыт и стаж • Опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен • Полный цикл: от постановки задачи до мониторинга качества и ретренинга • Опыт возглавить бизнес-задачи (лидерство на направлении) Python и базовый стек • Уверенное владение Python • pandas, numpy • scikit-learn NLP / NER • Опыт работы с NLP-инструментами (SpaCy, Hugging Face Transformers и/или аналоги) • Практический опыт решения задач извлечения сущностей (NER) • Обучение NER-модели для выявления ПДн в произвольном тексте (txt, docx, pdf) • Опыт работы с логами (будет плюсом) Работа с данными • Построение пайплайнов обработки неструктурированных данных • Работа с документами, PDF, текстами со «шумом» • Очистка, нормализация, feature engineering Алгоритмы ML • Классические ML-алгоритмы (деревья решений, ансамбли, Random Forest) • Интерпретация результатов модели • Подбор гиперпараметров • Оценка рисков переобучения • Опыт исправления ошибок классификации существующих моделей • Опыт работы со смешанными данными (ФИО + адреса + телефоны в одной колонке) • Распознавание новых типов данных (VIN и пр.) Производительность • Опыт оптимизации модели под работу на CPU • Опыт работы с полным сканированием БД объем
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