Junior Data scientist - ВТБ
Участие в проектах по разработке моделей оценки кредитного риска для клиентов корпоративного бизнеса:
— анализ данных для моделирования (подготовка, обработка, анализ качества);
— участие в проработке архитектуры модели;
— формирование выборок для моделирования;
— участие в проведении однофакторного, многофакторного анализа (корреляционный анализ, определение значимости факторов, определение ранжирующей способности факторов и т.д.);
— оценка различных метрик качества модели (ранжирующая способность, стабильность, точность);
— подготовка материалов для защиты результатов перед заказчиком;
— подготовка модельной документации.
Детальное описание
Участие в проектах по разработке моделей оценки кредитного риска для клиентов корпоративного бизнеса:
— анализ данных для моделирования (подготовка, обработка, анализ качества);
— участие в проработке архитектуры модели;
— формирование выборок для моделирования;
— участие в проведении однофакторного, многофакторного анализа (корреляционный анализ, определение значимости факторов, определение ранжирующей способности факторов и т.д.);
— оценка различных метрик качества модели (ранжирующая способность, стабильность, точность);
— подготовка материалов для защиты результатов перед заказчиком;
— подготовка модельной документации.
Детальное описание
👍1
DATA SCIENTIST (BIG DATA) - МТС
Команда Big Data в поиске Data Scientist для развития экосистемы МТС.
У нас много задач классического ML на табличках (рисковый скоринг, лидогенерация, построение сегментов), рекомендательных систем (как в продуктах, так и в виде SaaS) и других R&D направлений (прогнозирование спроса, анализ выживаемости, модели на графах, геоаналитика и прочее). Развиваем как бизнес, так и технологические продукты (DataOps и MLOps платформы, RecSys\Targeting\AB\Forecasting движки, BigData as a Service).
В команде Data Science сейчас 30 человек (во всей Big Data МТС более 300 человек). Все DS поделены на группы со своими лидами - есть группа рекомендательных систем, скоринга и другие. Каждую неделю мы обмениваемся опытом на совместных синках.
DS работают в продуктах со своей автономной командой, в которой есть все роли: аналитики, DE, DS, разработчики, девопсы, менеджеры продукта.
Задачи:
— выгружать и готовить/обрабатывать данные (находить аномалии и инсайты)
— перебирать гиперпараметры ml-моделей, пока кросс-валидация не даст нормальный результат 🙂
— дорабатывать ml-модели из стандартных библиотек
— проверять бизнес гипотезы в offline и готовить дизайн A/B тестов
— доводить модель до прода совместно с разработчиками
Детальное описание
Команда Big Data в поиске Data Scientist для развития экосистемы МТС.
У нас много задач классического ML на табличках (рисковый скоринг, лидогенерация, построение сегментов), рекомендательных систем (как в продуктах, так и в виде SaaS) и других R&D направлений (прогнозирование спроса, анализ выживаемости, модели на графах, геоаналитика и прочее). Развиваем как бизнес, так и технологические продукты (DataOps и MLOps платформы, RecSys\Targeting\AB\Forecasting движки, BigData as a Service).
В команде Data Science сейчас 30 человек (во всей Big Data МТС более 300 человек). Все DS поделены на группы со своими лидами - есть группа рекомендательных систем, скоринга и другие. Каждую неделю мы обмениваемся опытом на совместных синках.
DS работают в продуктах со своей автономной командой, в которой есть все роли: аналитики, DE, DS, разработчики, девопсы, менеджеры продукта.
Задачи:
— выгружать и готовить/обрабатывать данные (находить аномалии и инсайты)
— перебирать гиперпараметры ml-моделей, пока кросс-валидация не даст нормальный результат 🙂
— дорабатывать ml-модели из стандартных библиотек
— проверять бизнес гипотезы в offline и готовить дизайн A/B тестов
— доводить модель до прода совместно с разработчиками
Детальное описание
👍3
Data Scientist (Middle) - Леруа Мерлен
Вилка ЗП: 200тр-330тр
Задачи:
— Автоматизация процесса обработки больших данных с использованием машинного обучения для решения практических задач компании.
— Разработка моделей как с использованием алгоритмов машинного обучения так и без, их внедрение в бизнес процессы компании, повышение их точности прогнозирования.
— Взаимодействие с заказчиками моделей, дата-инженерами и дата-аналитиками в рамках задачи по разработке и внедрению моделей. Задачи включают разработку модели любой сложности (логистические регрессии, классификации, нейросети, AI и т.д.).
— Формализация требований к сбору обучающей выборки.
— Генерация и проверка гипотез.
— Проведение исследований алгоритмов машинного обучения.
— Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения.
— Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей.
— Продуктивизация ML-решений.
— Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML.
— Нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса.
— Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных.
Детальное описание
Вилка ЗП: 200тр-330тр
Задачи:
— Автоматизация процесса обработки больших данных с использованием машинного обучения для решения практических задач компании.
— Разработка моделей как с использованием алгоритмов машинного обучения так и без, их внедрение в бизнес процессы компании, повышение их точности прогнозирования.
— Взаимодействие с заказчиками моделей, дата-инженерами и дата-аналитиками в рамках задачи по разработке и внедрению моделей. Задачи включают разработку модели любой сложности (логистические регрессии, классификации, нейросети, AI и т.д.).
— Формализация требований к сбору обучающей выборки.
— Генерация и проверка гипотез.
— Проведение исследований алгоритмов машинного обучения.
— Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения.
— Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей.
— Продуктивизация ML-решений.
— Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML.
— Нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса.
— Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных.
Детальное описание
👍5
Junior+\Middle Data Scientist — Сбер
Локация: Санкт-Петербург (м. Нарвская, режим – смешанный/офис)
Команда разрабатывает модели ценообразования и CLTV. Модели используются для определения оптимального ценового и продуктового предложения для клиентов – юридических лиц.
Мы ищем Data Scientist’a, желающего находить баланс между клиентом и банком, решая практические задачи в области ценообразования банковских продуктов, а также моделирования LTV клиентов при реализации различных сценариев.
Мы работаем с табличными данными, зачастую – с временными рядами.
Детальное описание
Локация: Санкт-Петербург (м. Нарвская, режим – смешанный/офис)
Команда разрабатывает модели ценообразования и CLTV. Модели используются для определения оптимального ценового и продуктового предложения для клиентов – юридических лиц.
Мы ищем Data Scientist’a, желающего находить баланс между клиентом и банком, решая практические задачи в области ценообразования банковских продуктов, а также моделирования LTV клиентов при реализации различных сценариев.
Мы работаем с табличными данными, зачастую – с временными рядами.
Детальное описание
👍3
DataEngineer - #СБЕР #Москва #Cybersecurity
В команду Кибербезопасности СБЕР Банка ищем Data Engineer на проект по разработке продукта для межбанковского автоматического обмена информацией о киберугрозах включающего:
• Информирование регулятора и участников обмена, а также ответы на запросы об операциях без согласия клиентов
• Получение из Банка России агрегированных списков с различными типами реквизитов мошенников с целью дальнейшей прогрузки в алгоритмы фрод-мониторинга
• Личный кабинет для доступа к статистической и аналитической информации
Задачи:
• Разработка/оптимизация и внедрение потоков для получения и отправки данных (батчовая и потоковая обработка)
• Разработка витрин/объектов исходя из требований аналитиков
Детальное описание
В команду Кибербезопасности СБЕР Банка ищем Data Engineer на проект по разработке продукта для межбанковского автоматического обмена информацией о киберугрозах включающего:
• Информирование регулятора и участников обмена, а также ответы на запросы об операциях без согласия клиентов
• Получение из Банка России агрегированных списков с различными типами реквизитов мошенников с целью дальнейшей прогрузки в алгоритмы фрод-мониторинга
• Личный кабинет для доступа к статистической и аналитической информации
Задачи:
• Разработка/оптимизация и внедрение потоков для получения и отправки данных (батчовая и потоковая обработка)
• Разработка витрин/объектов исходя из требований аналитиков
Детальное описание
👍2
Начальник центра разметки данных - СБЕР
Задачи:
— Стратегическое управление продуктом в сфере ИТ/платформ/краудсорсинговых решений;
— Управление стоимостью процесса, выполнение мероприятий, направленных на оптимизацию/снижение затрат;
— Организация/привлечение/управление дистанционными группами исполнителей на платформе.
Детальное описание
Задачи:
— Стратегическое управление продуктом в сфере ИТ/платформ/краудсорсинговых решений;
— Управление стоимостью процесса, выполнение мероприятий, направленных на оптимизацию/снижение затрат;
— Организация/привлечение/управление дистанционными группами исполнителей на платформе.
Детальное описание
👍3❤1
Middle/Senior Data Engineer в Сбер
Локация: Москва, Кутузовский проспект, 32к1
Наша команда создает крупнейшее в России распределенное хранилище данных, основанное на принципах data-mesh и model-driven-development
Проект: ЕСС «Единый семантический слой» - описание всех данных розничного бизнеса.
Задачи:
— Проектирование и разработка аналитических витрин данных для целей отчетности и моделирования на стеке Hadoop + Spark + Java
— Мониторинг и оптимизация процессов сборки витрин
— Разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, развитие и поддержка базы знаний по вопросам работы с данными
— Предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям (data analysts, data scientists) по вопросам, связанным с использованием данных
Детальное описание
Локация: Москва, Кутузовский проспект, 32к1
Наша команда создает крупнейшее в России распределенное хранилище данных, основанное на принципах data-mesh и model-driven-development
Проект: ЕСС «Единый семантический слой» - описание всех данных розничного бизнеса.
Задачи:
— Проектирование и разработка аналитических витрин данных для целей отчетности и моделирования на стеке Hadoop + Spark + Java
— Мониторинг и оптимизация процессов сборки витрин
— Разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, развитие и поддержка базы знаний по вопросам работы с данными
— Предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям (data analysts, data scientists) по вопросам, связанным с использованием данных
Детальное описание
👍6
Директор (Data scientist) Управления модельных рисков и валидации - ВТБ
Валидация моделей и оценка модельного риска с целью снижения вероятности реализации модельного риска и уменьшения возможных последствий в случае его реализации. В том числе:
— сбор данных, необходимых для валидации моделей;
— анализ качества данных;
— проведение количественного и качественного анализа моделей;
— подготовка отчетов по результатам проведенных работ;
— подготовка заключений и рекомендаций по результатам валидации в адрес других подразделений;
— согласование заключений и рекомендаций с другими подразделениями;
— развитие методологии валидации, консультирование других сотрудников;
— повышение степени автоматизации и эффективности работы в рамках своих задач.
Детальное описание
Валидация моделей и оценка модельного риска с целью снижения вероятности реализации модельного риска и уменьшения возможных последствий в случае его реализации. В том числе:
— сбор данных, необходимых для валидации моделей;
— анализ качества данных;
— проведение количественного и качественного анализа моделей;
— подготовка отчетов по результатам проведенных работ;
— подготовка заключений и рекомендаций по результатам валидации в адрес других подразделений;
— согласование заключений и рекомендаций с другими подразделениями;
— развитие методологии валидации, консультирование других сотрудников;
— повышение степени автоматизации и эффективности работы в рамках своих задач.
Детальное описание
👍2
Product Owner AI/NLP - Сбербанк блок "Сеть продаж"
Мы ищем опытного специалиста, с широким кругозором в области задач NLP. Перед нами стоят амбициозные задачи по созданию систем речевой аналитики. Мы создаем модели для детектирования ошибок сотрудников при общении с клиентами и помощи в их исправлении. Также есть ряд других NLP задач в областях анализа отзывов и СМИ. Решаем реальные бизнес-задачи, поэтому в скоуп входит ответственный подход к валидации моделей, участие во внедрении в пром и оценка финансового результата.
Задачи:
- Выбор и разработка NLP моделей машинного обучения;
- Анализ результатов и их интерпретация для бизнес-заказчика;
- Проведение валидации и интеграция pipeline модели в промышленную инфраструктуру;
- Планирование и запуск пилотов, АВ-тестирование;
- Менторство менее опытных коллег;
Детальное описание
Мы ищем опытного специалиста, с широким кругозором в области задач NLP. Перед нами стоят амбициозные задачи по созданию систем речевой аналитики. Мы создаем модели для детектирования ошибок сотрудников при общении с клиентами и помощи в их исправлении. Также есть ряд других NLP задач в областях анализа отзывов и СМИ. Решаем реальные бизнес-задачи, поэтому в скоуп входит ответственный подход к валидации моделей, участие во внедрении в пром и оценка финансового результата.
Задачи:
- Выбор и разработка NLP моделей машинного обучения;
- Анализ результатов и их интерпретация для бизнес-заказчика;
- Проведение валидации и интеграция pipeline модели в промышленную инфраструктуру;
- Планирование и запуск пилотов, АВ-тестирование;
- Менторство менее опытных коллег;
Детальное описание
👍4
Руководитель направления по исследованию данных
Команда занимается созданием единого рабочего места руководителя. Мобильное приложение, интегрированное с виртуальным ассистентом семейства Салют для обеспечения голосового взаимодействия внутри интерфейса, должно позволить пользователю сократить время на выполнение следующих регулярных активностей: получение высокоуровневых данных для принятия решений (показатели, новости), постановка задач во внутренних системах Банка. Важным стримом является разработка ML и DL моделей для обеспечения развития продукта с точки зрения реализации поиска в массивах неструктурированной информации, генерации естественной формы ответа Ассистента, а также формирования внутренней рекомендательной системы на основе данных логов пользовательской активности.
Задачи:
— дескриптивная аналитика, визуализация и проверка статистических гипотез;
— NLP-препроцессинг (лемматизация, стемминг, bag of words, tf-idf);
— NLP-задачи: классификация, NER, саммаризация и др.;
— RecSys на основе ретроспективы логов действий пользователя с Ассистентом и принятых им решений;
— индексация и ранжирование на массиве документов (.pdf, .docx, .rtf и др.);
— плотное взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований к AI-компоненте продукта и самостоятельная постановка задачи на основании извлечения vision;
— участие в разработке архитектуры решения в части AI-компоненты (технологический стек для развертывания моделей в средах исполнения);
— в качестве дополнительных регулярных активностей в рамках CDS-вертикали Блока рассматривается участие в стримах по валидации разработанных моделей и постановке их на автомониторинг.
Детальное описание
Команда занимается созданием единого рабочего места руководителя. Мобильное приложение, интегрированное с виртуальным ассистентом семейства Салют для обеспечения голосового взаимодействия внутри интерфейса, должно позволить пользователю сократить время на выполнение следующих регулярных активностей: получение высокоуровневых данных для принятия решений (показатели, новости), постановка задач во внутренних системах Банка. Важным стримом является разработка ML и DL моделей для обеспечения развития продукта с точки зрения реализации поиска в массивах неструктурированной информации, генерации естественной формы ответа Ассистента, а также формирования внутренней рекомендательной системы на основе данных логов пользовательской активности.
Задачи:
— дескриптивная аналитика, визуализация и проверка статистических гипотез;
— NLP-препроцессинг (лемматизация, стемминг, bag of words, tf-idf);
— NLP-задачи: классификация, NER, саммаризация и др.;
— RecSys на основе ретроспективы логов действий пользователя с Ассистентом и принятых им решений;
— индексация и ранжирование на массиве документов (.pdf, .docx, .rtf и др.);
— плотное взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований к AI-компоненте продукта и самостоятельная постановка задачи на основании извлечения vision;
— участие в разработке архитектуры решения в части AI-компоненты (технологический стек для развертывания моделей в средах исполнения);
— в качестве дополнительных регулярных активностей в рамках CDS-вертикали Блока рассматривается участие в стримах по валидации разработанных моделей и постановке их на автомониторинг.
Детальное описание
👍1
Преподаватель физики - London Gates
Международный образовательный центр London Gates education group (Москва, м. Арбатская) ищет преподавателя физики для работы с подростками 13-15 лет.
Проектная занятость от 1-2 уроков в неделю (вечер понедельника и/или среды).
Опыт в преподавании не важен! Мы оказываем всестороннюю методическую поддержку и сопровождение. Главное, чтобы вам было интересно делиться знаниями с подрастающим поколением!
Основные требования: свободное владение английским языком, увлеченность своей профессией и умение интересно рассказывать о своем предмете.
Уроки проходят по понедельникам и средам с 16:30 до 20:00. Длительность 45 мин.
Модуль стартует 6 апреля.
Детали (там же можно прислать свое резюме):
https://londongates.org/teachers_vacancies/teacher-vacancy/?branch=1
Контакты: [email protected] или @JeniaBlanko
Международный образовательный центр London Gates education group (Москва, м. Арбатская) ищет преподавателя физики для работы с подростками 13-15 лет.
Проектная занятость от 1-2 уроков в неделю (вечер понедельника и/или среды).
Опыт в преподавании не важен! Мы оказываем всестороннюю методическую поддержку и сопровождение. Главное, чтобы вам было интересно делиться знаниями с подрастающим поколением!
Основные требования: свободное владение английским языком, увлеченность своей профессией и умение интересно рассказывать о своем предмете.
Уроки проходят по понедельникам и средам с 16:30 до 20:00. Длительность 45 мин.
Модуль стартует 6 апреля.
Детали (там же можно прислать свое резюме):
https://londongates.org/teachers_vacancies/teacher-vacancy/?branch=1
Контакты: [email protected] или @JeniaBlanko
👍2
Lead Data Scientist в СберЗдоровье (ex DocDoc).
Это крутая возможность запустить и масштабировать функцию DS/ML в компании индустрии Digital Health.
Локация: Москва, Автозаводская (можно гибридный график)
Вилка (gross): 400-550k
Задачи:
- распознавания сканов анализов / диагнозов / заключений и выделение сущностей (например, для переноса информации в цифровую медкарту)
- работа с артефактами (чат, голос, мед заключения) телемед консультаций для контроля качества (например, выявлять тех кто фуфломицины выписывает)
- рекомендательные системы (например, контент и геймификация в рамках проекта Wellness)
- оптимизация процессов КЦ (голосовая аналитика, автоматизация и тд)
Детальное описание
Это крутая возможность запустить и масштабировать функцию DS/ML в компании индустрии Digital Health.
Локация: Москва, Автозаводская (можно гибридный график)
Вилка (gross): 400-550k
Задачи:
- распознавания сканов анализов / диагнозов / заключений и выделение сущностей (например, для переноса информации в цифровую медкарту)
- работа с артефактами (чат, голос, мед заключения) телемед консультаций для контроля качества (например, выявлять тех кто фуфломицины выписывает)
- рекомендательные системы (например, контент и геймификация в рамках проекта Wellness)
- оптимизация процессов КЦ (голосовая аналитика, автоматизация и тд)
Детальное описание
👍3
Team-lead data science (senior or manager level) — Мокка
https://mokka.ru/ — online-сервис оплаты частями. На рынке РФ сервис работает с 2012 года, с 2018 года - в Польше, с 2020 года - в Румынии.
У нас вы получите:
— Быстрое влияние на бизнес-результат – нет бюрократии
— Облачные технологии
— Степень свободы – сейчас в этом направлении нет жесткого бэклога
Команда: CDO, DE (4), DWH (4), BI (3), DS Риски (3), DS Маркетинг (2), MLOPS (1)
Фокус позиции: разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью максимизации LTV клиента: кросс-продажи, борьба с оттоком. Управление и построение команды ds.
Планируем развивать модели для маркетинга с 0, поэтому нужен играющий тренер.
Вилка ЗП: оклад 350-420К руб на руки по ТК РФ + полугодовая премия + ДМС + хорошее железо (MacBook Pro или PC Dell) + оплата конференций или курсов + доброжелательная коммуникация в команде + индексация ЗП;
Локация: гибрид в офисе или удаленка; г. Москва, м. Тульская, Варшавское шоссе, 9с1Б, БЦ “Даниловская Мануфактура“;
Детальное описание
https://mokka.ru/ — online-сервис оплаты частями. На рынке РФ сервис работает с 2012 года, с 2018 года - в Польше, с 2020 года - в Румынии.
У нас вы получите:
— Быстрое влияние на бизнес-результат – нет бюрократии
— Облачные технологии
— Степень свободы – сейчас в этом направлении нет жесткого бэклога
Команда: CDO, DE (4), DWH (4), BI (3), DS Риски (3), DS Маркетинг (2), MLOPS (1)
Фокус позиции: разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью максимизации LTV клиента: кросс-продажи, борьба с оттоком. Управление и построение команды ds.
Планируем развивать модели для маркетинга с 0, поэтому нужен играющий тренер.
Вилка ЗП: оклад 350-420К руб на руки по ТК РФ + полугодовая премия + ДМС + хорошее железо (MacBook Pro или PC Dell) + оплата конференций или курсов + доброжелательная коммуникация в команде + индексация ЗП;
Локация: гибрид в офисе или удаленка; г. Москва, м. Тульская, Варшавское шоссе, 9с1Б, БЦ “Даниловская Мануфактура“;
Детальное описание
Есть вакансии в Центре постгеномных технологий для опытных биоинформатиков и биоаналитиков. Для биомедицинских научно-исследовательских проектов.
Основные задачи:
— работа с данными NGS: разработка пайпланов для анализа NGS данных;
— филогенетический анализ баз данных ;
— статистический анализ биологических данных;
— разработка и оптимизация баз данных.
Детальное описание
Основные задачи:
— работа с данными NGS: разработка пайпланов для анализа NGS данных;
— филогенетический анализ баз данных ;
— статистический анализ биологических данных;
— разработка и оптимизация баз данных.
Детальное описание
Software Developer - Maintenance - Tradepath Capital
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Required Skills:
- Deep understanding of C# (.Net 5/6) as a language, its .NET's sdks & OOP
- Deep understanding of
- Modern .Net front + back GUI architectures for C# WPF
- Designing modern XAML components/ windows for .Net ⅚ with / without Dev express
- Oop dependency injection using Ninject
- Charting / plotting using Scichart
- Deep understanding of Threadpool, Task (async / await) patterns with a very high degree of parallelism while supporting threadsafe nonlocked access to the GUI thread
- Deep understanding of socket networking and low level unsafe code (Pointers, structs and unmanaged code in C#)
- Ability to plan and code performant algorithms involving arithmetic and statistical math of (financial) timeseries.
- good command of the English language
Role & Responsibilities:
- Run performance and maintenance using .Net & profilling
Детальное описание
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Required Skills:
- Deep understanding of C# (.Net 5/6) as a language, its .NET's sdks & OOP
- Deep understanding of
- Modern .Net front + back GUI architectures for C# WPF
- Designing modern XAML components/ windows for .Net ⅚ with / without Dev express
- Oop dependency injection using Ninject
- Charting / plotting using Scichart
- Deep understanding of Threadpool, Task (async / await) patterns with a very high degree of parallelism while supporting threadsafe nonlocked access to the GUI thread
- Deep understanding of socket networking and low level unsafe code (Pointers, structs and unmanaged code in C#)
- Ability to plan and code performant algorithms involving arithmetic and statistical math of (financial) timeseries.
- good command of the English language
Role & Responsibilities:
- Run performance and maintenance using .Net & profilling
Детальное описание
GUI Software Developer - Tradepath Capital
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Role & Responsibilities:
- Perform Live Bug fixes on th system
- Regular System maintenance
- Run Trading System App as Console
Детальное описание
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Role & Responsibilities:
- Perform Live Bug fixes on th system
- Regular System maintenance
- Run Trading System App as Console
Детальное описание
👍1
Senior Backend Developer - Tradepath Capital
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Role & Responsibilities:
- Establish Full Reconnection
- Pulling day data in memory
- Replace NetMQ with Raw TCP
- Implement data subscriber and Publisher.
Детальное описание
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Role & Responsibilities:
- Establish Full Reconnection
- Pulling day data in memory
- Replace NetMQ with Raw TCP
- Implement data subscriber and Publisher.
Детальное описание
Director (CV/NLP/Graph/MLE/SE...) - Яндекс
обеспечить конкурентное преимущество Медиасервисам технологически (в том числе через ML).
Локация: Москва
Требования:
Технологический или ML исследовательский бэкграунд и широкий кругозор;
Способность мыслить бизнес категориями (ML как инструмент роста бизнеса);
Способность к технологической стратегии
Навыки управления людьми (35+ чел. в подчинении).
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
@tosmthwndfl
обеспечить конкурентное преимущество Медиасервисам технологически (в том числе через ML).
Локация: Москва
Требования:
Технологический или ML исследовательский бэкграунд и широкий кругозор;
Способность мыслить бизнес категориями (ML как инструмент роста бизнеса);
Способность к технологической стратегии
Навыки управления людьми (35+ чел. в подчинении).
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
@tosmthwndfl
Оставлю здесь: мы хантим!
В наши команды SberDevices на генеративные проекты нужны DS и PO новых моделей и прототипов.
Нужно будет пробовать новые архитектуры, собирать большие датасеты, придумывать новые применения моделей.
Что мы уже сделали с командами: ruGPT-3, Russian SuperGLUE, ruDALL-E, mGPT
Описание вакансий:
Middle и Senior DS: Разработка Deep Learning моделей для NLP
Product Owner ML/Generative models
Пишите мне с CV, ваша @rybolos
В наши команды SberDevices на генеративные проекты нужны DS и PO новых моделей и прототипов.
Нужно будет пробовать новые архитектуры, собирать большие датасеты, придумывать новые применения моделей.
Что мы уже сделали с командами: ruGPT-3, Russian SuperGLUE, ruDALL-E, mGPT
Описание вакансий:
Middle и Senior DS: Разработка Deep Learning моделей для NLP
Product Owner ML/Generative models
Пишите мне с CV, ваша @rybolos
Telegram
Персональный канал Сергея Маркова
Middle-Senior
Разработка Deep Learning моделей для NLP
Мы занимаемся трансформерными моделями для задач обработки естественного языка.
Задачи:
— имплементация и обучение новых state-of-the-art моделей, как для русского языка, так и мультиязычных
— распределенное…
Разработка Deep Learning моделей для NLP
Мы занимаемся трансформерными моделями для задач обработки естественного языка.
Задачи:
— имплементация и обучение новых state-of-the-art моделей, как для русского языка, так и мультиязычных
— распределенное…
👍2