Хорошая компенсация; Социальный пакет; Крепкий коллектив и карьерный рост. 2 года опыта работы инженером по машинному обучению. Степень в области компьютерных наук, математики, статистики или смежной области или эквивалентный практический опыт. Хорошие знания в области глубокого обучения, обработки естественного языка (NLP) и/или LLM. Навыки разработки программного обеспечения на одном или нескольких языках программирования (включая Python). Минимальный опыт в анализе данных, очистке данн
- Хорошая компенсация;
- Социальный пакет;
- Крепкий коллектив и карьерный рост.
- 2 года опыта работы инженером по машинному обучению.
- Степень в области компьютерных наук, математики, статистики или смежной области или эквивалентный практический опыт.
- Хорошие знания в области глубокого обучения, обработки естественного языка (NLP) и/или LLM.
- Навыки разработки программного обеспечения на одном или нескольких языках программирования (включая Python).
- Минимальный опыт в анализе данных, очистке данных, подсказках LLM и разработке моделей.
- Опыт работы с языками баз данных, такими как SQL, и широко используемыми библиотеками Python, такими как Pandas и TensorFlow.
- Свободное владение английским языком.
- Хорошая компенсация;
- Социальный пакет;
- Крепкий коллектив и карьерный рост.
,[Сотрудничать с заинтересованными сторонами, чтобы понять предлагаемые варианты использования и преобразовать их в практические задачи для проектов машинного обучения., Анализировать и готовить данные для моделирования, включая определение доказательств концепции (PoC)., Проектировать и внедрять модели машинного обучения, итеративно совершенствуя их для удовлетворения потребностей клиентов. Создавайте автоматизированные конвейеры данных для приема и обработки структурированных и неструктурированных данных из различных источников. Документируйте как реализованные модели машинного обучения, так и конвейеры данных для ясности и использования в будущем.] Вимоги: Python , Машинное обучение, Обработка естественного языка, SQL, pandas, TensorFlow, LLM, Анализ данных