Usamos cookies técnicas y el registro de visitas anonimizado de Zorky. Yandex Metrica (los datos se guardan en servidores en Rusia) solo se activa con tu consentimiento. Nunca vendemos datos. Más sobre cookies y estadísticas.
Zorky está en modo de prueba: todo es gratis. Los empleos y las páginas de empresas están abiertos a todos; los enlaces a las ofertas y tu selección personal se abren tras registrarte. Regístrate →
← Todos los empleos

Оформление по договору с ИП

seniorremoteRUhace 2 sem.
Análisis del mercado
📊 AI / ML / Data Science: salarios y demanda en el mercado
Stack
ci/cddockerfastapimlflowmlopsnumpypandaspythonscikit-learnspacytransformers
Detalles
Prácticas
CI/CD, MLOps
Mostrar empresa y enlace
Gratis, tras iniciar sesión.
Postular
Sube tu CV: empleadores y reclutadores de distintos países que buscan tu perfil podrán contactarte directamente.
Enviar tu CV →
Descripción
#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 цикл
Descripción completa, empresa y enlace para postular: después de iniciar sesión. Iniciar sesión
Los contactos del empleador (correo/teléfono/telegram) están ocultos en la vista previa pública. Envía tu CV para que los empleadores puedan contactarte directamente.
¿Pregunta urgente? Escribe a @termdocs