Описание
Описания нет
Задачи
•Построение, fine-tune и трекинг экспериментов моделей
•Полный процесс разработки и сопровождение моделей в продакшн
•Поддержка и улучшение уже существующих моделей
•Совместная работа с аналитиками и dev-командами
Требования
•Официальный стаж работы - 3 года
•Практический DS-опыт, с упором в NLP
•Опыт развертывания ML, LLM моделей в продакшн
•Глубокое знание моделей машинного обучения (ML)
•Уверенные знания в области глубокого обучения (DL) и NLP
•Знание метрик качества моделей
•Способы валидации результатов
•Способность объяснить результаты модели
•Уверенное владение Python
•Знание ML стека: Boosting (Xgboost / LightGBM / Catboost), Pandas, Numpy, Scikit-learn, MLFlow & Optuna, Elasticsearch и т.д.
•Знание NLP стека: от tf-idf до hugging face, transformers, unsloth и т.д.
•Базовые навыки: Docker, Git
•Базы данных: PostgreSQL, Qdrant / pgvector, neo4j
•AI Agents: OpenAI, MCP, LangChain, LangGraph
•MLOps: vLLM, Triton, Llama.cpp, MLFlow, Nexus Repository, Gitlab CI, Prometheus & Grafana и т.д.
•Backend: FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic, Alembic, Pytest, Linux
•Навыки разработки: ООП, работа с асинхронностью, проектирование REST API, паттерны проектирования ПО
Будет плюсом
•Опыт в смежных областях ML (например, Computer Vision)
•Оптимизация inference моделей
•Наличие сертификатов
Условия
Условий в вакансии нет
