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Datenwissenschaftler (Artellence) in talentC

8 Januar

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Kiew
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talentC ist eine ukrainische Full-Cycle-Recruiting-Agentur.Unser Team unterstützt seit über 11 Jahren führende Unternehmen in der Ukraine und auf der ganzen Welt bei der Suche und Einstellung von Spezialisten vom Trainee bis zur C-Ebene.Über den Partner:Das Zeitalter der KI vorantreiben. Unser Ziel ist es, das Zeitalter der künstlichen Intelligenz näher zu bringen, und der Bereich, in dem wir uns der KI-Revolution angeschlossen haben, ist OSINT (Open Data Intelligence).Wir entwickeln unsere eige

talentC ist eine ukrainische Full-Cycle-Recruiting-Agentur.

Unser Team unterstützt seit über 11 Jahren führende Unternehmen in der Ukraine und auf der ganzen Welt bei der Suche und Einstellung von Spezialisten vom Trainee bis zur C-Ebene.

Über den Partner:

Das Zeitalter der KI vorantreiben. Unser Ziel ist es, das Zeitalter der künstlichen Intelligenz näher zu bringen, und der Bereich, in dem wir uns der KI-Revolution angeschlossen haben, ist OSINT (Open Data Intelligence).

Wir entwickeln unsere eigenen leistungsstarken Technologien. Biometrische Identifizierung, Fotoobjektanalyse, digitale Fußabdruckforschung im Netzwerk, KI-Agenten sind unsere Lösungen, die zum Einsatz kommen bei der Ermittlungstätigkeit von Strafverfolgungsbehörden, bei der Bewertung potenziell riskanter Verbindungen in staatlichen Ausschreibungen sowie bei den größten Unternehmen der Ukraine zum Schutz vor externen und internen Bedrohungen.

Wir leisten einen öffentlichen Beitrag. Wir organisieren eigene OSINT-Konferenzen und Hackathons auf internationaler Ebene, mit denen wir zusammenarbeiten DefenceTech-Association Brave1, das Ministerium für Digitales und EU-Programme zur Beschleunigung der Entwicklung fortschrittlicher Technologien in der Ukraine.

Weitere Details zu Artellence – auf Sites. Lesen Sie Mitarbeiterbewertungen - hier.

Über Kultur:

Schaffen, worauf es ankommt. Unsere Technologien tragen dazu bei, die Transparenz und Sicherheit der Ukraine und der ukrainischen Gesellschaft zu erhöhen.

Aufbau eines Teams von Top-Spielern. Wir arbeiten mit denen zusammen, die das Potenzial haben, auf ihrer Position die Besten zu werden, und helfen ihnen, dies durch herausfordernde und interessante Herausforderungen und Mentoring zu verwirklichen.

Innovation maximieren. Unsere Mitarbeiter arbeiten mit modernsten KI-Technologien und die Einbindung neuer Tools und Ansätze wird bestmöglich gefördert.

Wir legen großen Wert auf Flexibilität. Wir arbeiten in einem Remote-Format mit einem flexiblen Zeitplan, ohne Bürokratie und Mikromanagement.

Wir unterstützen Reservierungen. Wir unterstützen wichtige Mitarbeiter bei der Vorbereitung von Dokumenten für Reservierungen.

Über Position:

Anforderungen:

  • Zwei Jahre DS/MLE-Erfahrung.
  • Mathematischer Hintergrund: höhere mathematische Ausbildung (KPI IPSA, Mehmat Shevchenko usw.), vorzugsweise Olympiaerfahrung.
  • Tiefgehende Kenntnisse über Algorithmen und Datenstrukturen, Verständnis der OOP-Prinzipien, gründliche theoretische und praktische Kenntnisse über maschinelles und tiefes Lernen.
  • Praktische Erfahrung in der Lösung von NLP- und Tabular Data ML-Aufgaben.
  • Hohe Kenntnisse in Python, einschließlich Erfahrung mit Bibliotheken für maschinelles Lernen und mindestens einem Deep-Learning-Framework (TensorFlow, Keras, PyTorch).
  • Fähigkeit, sauberen, wartbaren und effizienten produktionsbereiten Code zu schreiben.
  • Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in technische Aufgaben für ML-Lösungen umzuwandeln.
  • Feature-Engineering-Erfahrung.
  • Erfahrung mit Git und Docker.
  • Erfahrung mit Datenbanken (SQL/NoSQL), um Daten für Modelle zu erhalten und aufzubereiten.

Es wird ein Plus sein:

  • Erfahrung in der Lösung von Lebenslaufaufgaben.
  • Erfolgreiche Auftritte bei Hackathons oder Kaggle.
  • Erfahrung mit Airflow auf der Ebene von Start- und Überwachungsaufgaben.
  • Verstehen der Prinzipien der Parallelität in Python und Erfahrung mit relevanten Bibliotheken.

Beispiele für Aufgaben:

  • Erhöhung der Genauigkeit vorhandener CV-, NLP- und anderer Modelle.
  • Entwicklung neuer Modelle von Grund auf: von Forschung und Entwicklung über Feature-Engineering bis hin zur Validierung.
  • Analyse großer Datensätze, um Erkenntnisse zu gewinnen und Hypothesen für die Modellierung zu formulieren.

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