Компания: GOST.Agency
З/П: от 350 000 ₽
Тип занятоcти: #Удаленка
Локация: #Москва
Позиция: #Senior

Задачи:
- На данном этапе мы создаем мобильное приложение для iOS и нам важно найти специалиста, который занимался системами обработки текстовой информации, интересуется машинным обучением и способен применять существующие модели, а в перспективе стать ключевым игроком в продуктовой и технической реализации проекта.

Стек:
#Python #PostgreSQL #LLM #DjangoFramework #RESTful API #TensorFlow

Компания: BAUM STORAGE
З/П: -
Тип занятоcти: #Удаленка
Локация: #Россия
Позиция: #Senior

Задачи:
- Обеспечение взаимодействия DS кода с платформой;
- Разрабатывать новый функционал, с применением микросервисов;
- Обеспечивать взаимодействие компонентов платформы с БД (SQL & NoSQL);
- Разрабатывать новый drag n drop функционал конструктора ИИ.

Стек:
#Python #kafka #spark #sparkstreaming #kubernetes #mongodb #postgreSQL #pytorch #sparkml #tensorflow

Компания: BAUM STORAGE
З/П: -
Тип занятоcти: #Удаленка
Локация: #Россия
Позиция: #Senior

Задачи:
- Обеспечение взаимодействия DS кода с платформой;
- Разрабатывать новый функционал, с применением микросервисов;
- Обеспечивать взаимодействие компонентов платформы с БД (SQL & NoSQL);
- Разрабатывать новый drag n drop функционал конструктора ИИ.

Стек:
#Python #kafka #spark #sparkstreaming #kubernetes #mongodb #postgreSQL #pytorch #sparkml #tensorflow

Компания: GOST.Agency
З/П: от 350 000 ₽
Тип занятоcти: #Удаленка
Локация: #Москва
Позиция: #Senior

Задачи:
- На данном этапе мы создаем мобильное приложение для iOS и нам важно найти специалиста, который занимался системами обработки текстовой информации, интересуется машинным обучением и способен применять существующие модели, а в перспективе стать ключевым игроком в продуктовой и технической реализации проекта.

Стек:
#Python #PostgreSQL #LLM #DjangoFramework #RESTful API #TensorFlow

Компания: AINAUTS LLC
З/П: от 6 000 $
Тип занятоcти: #Удаленка
Локация: #Москва
Позиция: #Senior

Задачи:
- Разрабатывать и внедрять передовые алгоритмы и модели машинного обучения для анализа геопространственных данных, оптимизации маршрутизации и картографии.
- Анализировать крупномасштабные наборы геопространственных данных, чтобы получить полезную информацию и улучшить процесс принятия решений.
- Изучать и внедрять обработку данных в реальном времени и прогнозное моделирование для сценариев динамической маршрутизации.
- Решать сложные геопространственные задачи, применяя методы и алгоритмы машинного обучения.

Стек:
#graph theory #GIS #machine learning #graph neural networks #Python #pytorch #tensorflow #gnn #Git