Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Мы в поиске ML инженера

seniorremote45,000 RUB · период не указанRUСкор 81.5/1006д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
ci/cddockerfastapiflaskmlflowmlopsnumpypandaspythonscikit-learnspacytransformers
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
🔤🔤 Мы в поиске ML инженера • Рейт: до 1900 р/час (если вы работаете с НДС 5% или 7%, то 1900 – уже с учётом НДС, сверху добавить нельзя) • Грейд: Senior • Локация: РФ • Срок привлечения: 3 месяца • Формат работы: Удаленно • Загрузка: Фултайм Формат оплаты: отсрочка платежа 45 календарных дней Требования: Опыт и стаж • Опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен • Полный цикл: от постановки задачи до мониторинга качества и ретренинга • Опыт возглавить бизнес-задачи (лидерство на направлении) Python и базовый стек • Уверенное владение Python • pandas, numpy • scikit-learn NLP / NER • Опыт работы с NLP-инструментами (SpaCy, Hugging Face Transformers и/или аналоги) • Практический опыт решения задач извлечения сущностей (NER) • Обучение NER-модели для выявления ПДн в произвольном тексте (txt, docx, pdf) • Опыт работы с логами (будет плюсом) Работа с данными • Построение пайплайнов обработки неструктурированных данных • Работа с документами, PDF, текстами со «шумом» • Очистка, нормализация, feature engineering Алгоритмы ML • Классические ML-алгоритмы (деревья решений, ансамбли, Random Forest) • Интерпретация результатов модели • Подбор гиперпараметров • Оценка рисков переобучения • Опыт исправления ошибок классификации существующих моделей • Опыт работы со смешанными данными (ФИО + адреса + телефоны в одной колонке) • Распознавание новых типов данных (VIN и пр.) Производительность • Опыт оптимизации модели под работу на CPU • Опыт работы с полным сканированием БД объем
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs