Usamos cookies técnicos e estatísticas de visitas: Yandex Metrica e o registro de visitas desidentificado do Zorky. Nunca vendemos dados. Mais sobre cookies e estatísticas.
O Zorky está em modo de teste: tudo é grátis. Este site é só uma demo: nomes de empresas, links e seu feed pessoal ficam disponíveis depois do cadastro. Cadastre-se →
ZorkyZorky
Português
@termdocs
← Todas as vagas

Оформление по договору с ИП

seniorremoteRUhá 1 sem.
Análises de mercado
📊 AI / ML / Data Science: salários e demanda no mercado
Stack
ci/cddockerfastapimlflowmlopsnumpypandaspythonscikit-learnspacytransformers
Detalhes
Práticas
CI/CD, MLOps
Mostrar empresa e link
Grátis, depois de entrar.
Candidatar-se
Envie seu currículo: empregadores e recrutadores de vários países que procuram o seu perfil poderão falar com você diretamente.
Enviar seu currículo →
Descrição
#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
Descrição completa, empresa e link para se candidatar: depois de entrar. Entrar
Os contatos do empregador (e-mail/telefone/telegram) ficam ocultos na prévia pública. Envie seu currículo para que os empregadores possam falar com você diretamente.
Pergunta urgente? Escreva para @termdocs