Junior data scientist, Департамент ИИ и разработки

Analisi del mercato

Stack

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.

Descrizione

Обязанности: Сбор, очистка, разметка и предобработка данных (табличные, текстовые источники). Разведочный анализ данных (EDA), формирование и проверка гипотез, feature engineering. Обучение, валидация и оценка качества классических ML-моделей (регрессия, классификация, кластеризация). Разработка и интеграция LLM/GenAI-решений: RAG-пайплайны, работа с эмбеддингами и векторными БД, промпт-инжиниринг. Прототипирование AI-сервисов и их упаковка в API-эндпоинты. Написание чистого воспроизводимого кода, ведение экспериментов и документации. Требования Уверенное владение Python и профильными библиотеками: pandas, NumPy, scikit-learn. Знание основ машинного обучения: типы задач, метрики качества, переобучение/недообучение, кросс-валидация. Понимание математической базы: линейная алгебра, теория вероятностей, статистика. Знание SQL и умение работать с реляционными базами данных. Базовое понимание работы LLM: токенизация, эмбеддинги, принцип RAG, основы промпт-инжиниринга. Опыт работы с API LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic и аналоги) или фреймворками (LangChain, LlamaIndex) — хотя бы на уровне пет-проектов. Навыки работы с Git и понимание принципов совместной разработки. Аналитическое мышление, внимательность к деталям, умение доводить задачу до результата. Знание языков: Казахский, Русский — свободный. Английский — на уровне чтения технической документации, статей и работы с англоязычными библиотеками (Intermediate / B1–B2 и выше). Желательно Знакомство с DL-фреймворками (PyTorch,

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.