Nous utilisons des cookies techniques et le journal de visites anonymisé de Zorky. Yandex Metrica (données stockées sur des serveurs en Russie) ne fonctionne qu'avec votre consentement. Nous ne vendons jamais de données. En savoir plus sur les cookies et les statistiques.
Zorky est en mode test — tout est gratuit. Les offres et les pages des entreprises sont ouvertes à tous ; les liens vers les annonces et votre sélection personnelle s'ouvrent après inscription. Inscription →
← Toutes les offres
Оформление по договору с ИП
seniorremoteRUil y a 2 sem.
Analyses du marché
📊 AI / ML / Data Science: salaires et demande sur le marchéDétails
- Pratiques
- CI/CD, MLOps
Afficher l'entreprise et le lien
Gratuit, après connexion.
Postuler
Déposez votre CV : des employeurs et recruteurs de différents pays qui cherchent votre profil pourront vous contacter directement.
Envoyer votre CV →Description
#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):
- 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.
- 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
Description complète, entreprise et lien pour postuler : après connexion. Se connecter
Les contacts de l'employeur (e-mail/téléphone/telegram) sont masqués dans l'aperçu public. Envoyez votre CV pour que les employeurs puissent vous contacter directement.
Question urgente ? Écrivez à @termdocs