Локация: Москва, м. Пролетарская; гибридный формат работы
Зарплата: 280 000–400 000 ₽ в месяц до налогов
Что делать
— Разрабатывать и внедрять модели машинного обучения для семантического анализа текстовых и веб-данных.
— Строить системы автоматической категоризации и кластеризации контента из неструктурированных источников.
— Разрабатывать алгоритмы генерации кратких текстовых представлений с использованием NLP-подходов.
— Проектировать и оптимизировать модели для слабо структурированных и шумных данных.
— Строить и анализировать графовые представления данных, выявлять связи и закономерности.
Требования
— Практический опыт работы с PyTorch, TensorFlow и Keras.
— Понимание архитектур сверточных нейронных сетей ResNet, EfficientNet и DenseNet.
— Опыт построения нейронных сетей с нуля и адаптации предобученных моделей.
— Опыт работы с несбалансированными выборками, многоклассовой классификацией и классическими алгоритмами машинного обучения на табличных данных.
— Навыки анализа и предобработки данных с использованием pandas и NumPy, включая feature engineering, оценку и валидацию моделей.
— Опыт построения ETL-пайплайнов, очистки, трансформации и подготовки данных для ML-задач.
