Usiamo cookie tecnici e statistiche delle visite: Yandex Metrica e il registro anonimizzato delle visite di Zorky. Non vendiamo mai dati. Ulteriori informazioni su cookie e statistiche.
Zorky è in modalità di prova: tutto è gratuito. Questo sito è solo una demo: nomi delle aziende, link e il tuo feed personale si sbloccano dopo la registrazione. Registrati →
ZorkyZorky
Italiano
@termdocs
← Tutte le offerte

Оформление по договору с ИП

seniorremoteRU1 sett. fa
Analisi del mercato
📊 AI / ML / Data Science: stipendi e domanda sul mercato
Stack
ci/cddockerfastapimlflowmlopsnumpypandaspythonscikit-learnspacytransformers
Dettagli
Practices
CI/CD, MLOps
Mostra azienda e link
Gratis, dopo l'accesso.
Candidati
Carica il tuo CV: datori di lavoro e recruiter di diversi paesi che cercano il tuo profilo potranno contattarti direttamente.
Invia il tuo CV →
Descrizione
#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
Descrizione completa, azienda e link per candidarti: dopo l'accesso. Accedi
I contatti del datore di lavoro (email/telefono/telegram) sono nascosti nell'anteprima pubblica. Invia il tuo CV così i datori di lavoro possono contattarti direttamente.
Domanda urgente? Scrivi a @termdocs