Najnowsze osiągnięcia w branży AI, sferze obronnej i rozwiązywaniu ważnych problemów społecznych ukraińskiego społeczeństwa – to jest to, co połączyliśmy w naszej pracy. Chcesz uczestniczyć w tworzeniu światowej klasy technologii i jednocześnie zwiększać zdolności obronne Ukrainy? Zapraszamy do nas!Dlaczego wakat powinien interesuje Cię? Tworzymy własne narzędzia AI do analizy otwartych danych, w tym technologię rozpoznawania twarzy, czyli jeden z najlepszych na świecieAnaliza petabajtów danych
Najnowsze osiągnięcia w branży AI, sferze obronnej i rozwiązywaniu ważnych problemów społecznych ukraińskiego społeczeństwa – to jest to, co połączyliśmy w naszej pracy. Chcesz uczestniczyć w tworzeniu światowej klasy technologii i jednocześnie zwiększać zdolności obronne Ukrainy? Zapraszamy do nas!
Dlaczego wakat powinien interesuje Cię?
- Tworzymy własne narzędzia AI do analizy otwartych danych, w tym technologię rozpoznawania twarzy, czyli jeden z najlepszych na świecie
- Analiza petabajtów danych z otwartych źródeł, identyfikowanie grup osób na podstawie zdjęć i budowanie ich cyfrowych śladów... Prawie jak w Black Mirror! Jesteśmy ciekawi, nietuzinkowi i mamy dużą motywację
- Na każdym stanowisku zapewniamy swobodę działania, „kreatywność”, a także stawiamy trudne zadania i pomagamy je rozwiązać, co pozwala szybko doskonalić swoje umiejętności umiejętności i zobacz efekty swojej pracy
- Mamy wysoki próg dołączenia do zespołu, co daje nam możliwość pracy z najlepszymi przy wspólnych zadaniach i wspólnego generowania nowych pomysłów
Wymagania techniczne:
- Doświadczenie komercyjne w MLE/DS od 1 roku lub doświadczenie w udanych hackathonach/Kaggle
- Głęboka znajomość algorytmów i struktur danych, głębokie zrozumienie OOP, głęboka wiedza teoretyczna i praktyczna z zakresu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się
- Wysoki poziom znajomości Pythona, w tym doświadczenie z bibliotekami uczenia maszynowego i znajomość przynajmniej jednego frameworka głębokiego uczenia się (Tensorflow, Keras, PyTorch) li>
- Doświadczenie w inżynierii funkcji
< li>Doświadczenie z Git i Dockerem- Doświadczenie z bazami danych NoSQL i SQL
- Doświadczenie w zadaniach NLP
ul>Byłby plusem:
- Doświadczenie z MongoDB, Jupyter, Airflow i SQL
- Doświadczenie w rozpoznawaniu twarzy i obiektów
- Zrozumienie zasad równoległości w Pythonie i doświadczenie z odpowiednimi bibliotekami< /li>
Przykłady zadań:
- Zwiększ dokładność obecnych modeli
- Tworzyj i wdrażaj modele w środowiskach produkcyjnych
O Artellence