Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer

24.04.2023 В нашу команду мы ищем специалистов по машинному обучению на разные направления.

Основные направления работы:


CV:

  • Image classification, object detection, semantic segmentation, в том числе подходы Zero-Shot, One-Shot и Few-Shot Learning;
  • Image similarity search;
  • OCR (Распознавание текста с изображений);
  • Pose estimation;
  • Классические алгоритмы компьютерного зрения.

NLP:

  • NLP (Работа с социальными сетями и социальными медиа);
  • NLP (Тематическое моделирование);
  • Unsupervised подходы (paraphrase detection, text reverse search, metric learning).

Audio:

  • ASR (speech-to-text).

Требования:

  • Опыт работы от 2-х лет;
  • Высшее образование по направлениям: прикладные математика и информатика, прикладные математика и физика или другое профильное образование;
  • Проактивность, готовность вникать в задачу;
  • Опыт работы или практических проектов в области машинного обучения или опыт участия в прикладных исследованиях с математическим моделированием;
  • Глубокое понимание математических оснований машинного обучения и анализа данных;
  • Знание метрик оценки качества моделей;
  • Знание базовых структур данных и алгоритмов, способность оценивать скорость работы алгоритмов;
  • Опыт работы с реляционными базами данных;
  • Python, Numpy, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/CatBoost, PyTorch, HuggingFace Transformers, SQL, Bash;
  • Качественный чистый код;
  • Понимание основ сетевых технологий.

Будет преимуществом:

  • Наличие проектов на GitHub или соревнований на Kaggle, на которые можно посмотреть;
  • Знание MLFlow и/или ClearML;
  • Знание CI/CD;
  • Знание Faiss;
  • BigARTM;
  • BERTopic;
  • Опыт реализации подходов из научных статей;
  • Умение конвертировать модели в ONNX и TensorRT;
  • Опыт работы с Nvidia Triton.

Условия:

  • Масштабные и интересные задачи в общественно значимых проектах;
  • Сильная, быстрорастущая и ориентированная на результат команда специалистов;
  • Возможность выдвигать, проверять, доводить до реального использования свои гипотезы, превращать их в проекты и продукты;
  • Доступ к обучающим материалам в корпоративной системе знаний;
  • Огромное количество данных для анализа и применения алгоритмов;
  • Оформление в соответствии с ТК РФ;
  • Заработная плата по результатам собеседования;
  • График работы: 5/2, с 10:00 до 19:00.

Наши контакты:




Вернуться к списку