#DataScience #Startup #удаленно #python #NLP #sklearn #pytorch #Tensorflow
Ищу Data Scientist NLP в стартап
Локация: не важно, но офис в Москве. Можно удаленно по всей РФ.
Зарплата: Если фулл-тайм, зарплата 5 тыс. $, если парт тайм — по договоренности. Работать можно удаленно из любой точки РФ. Зарплата белая, трудоустройство официальное, финансирование стабильное.
О продукте: SEO платформа. Мы создаем систему сбора поисковой аналитики для продвижения бизнесов. В России только 2-3 конкурента. Проект планируется развивать на западном рынке.
Первые задачи:
- определение автогенерированного текста / генерация , для всех базовых языков
- определение качества текста и его соответствия теме
- ранжирование, по типу поискового
Чем нужно будет заниматься глобально?
- «получением» данных из различных исходников;
предобработкой данных (в первую очередь, текстов на русском языке);
- проведением анализа данных (выявлением трендов, тенденций, созданием прогнозов и пр.) по направлениям деятельности департамента;
- анализом текстов: анализ тональности, классификация текстов, тематический анализ;
- удаление из текстов информации заданного характера;
- анализ информативности и корректности текстов; возможно, аннотирование;
- разработкой и оптимизацией моделей с применением инструментов и методов машинного обучения;
- тестированием и доработкой моделей машинного обучения;
- визуализацией данных с помощью Python, BI-инструментов или иных технических решений;
- формированием описательной документации по разработанным моделям совместно с бизнес-аналитиком.
Что важно по опыту:
- владение Python ;
- понимание основных алгоритмов машинного обучения;
- уверенное знание основ теории вероятностей и математической статистики;
- опыт работы с классическим ML-стеком (scikit-learn, pandas, numpy, scipy) и Deep Learning фреймворками (pytorch/tensorflow);
- хорошее знание базовых алгоритмов и структур данных.
- опыт обучения и внедрения современных NLP-моделей (BERT/RoBERTa/GPT/ (LSTM, Transformers, GPT-2, word2vec, glove, fasttext, tf-idf));
- опыт самостоятельной реализации алгоритмов машинного обучения;
- знакомство с алгоритмами обработки больших данных и парадигмой MapReduce;
- акцент на работу с en/eu языками
- опыт работы обязательный в крупном проекте
- знание английского на техническом уровне.
Пишите, пожалуйста, в тг @annavetrova20 ваши финансовые ожидания, и резюме. Готовы обсуждать разные варианты.
Ищу Data Scientist NLP в стартап
Локация: не важно, но офис в Москве. Можно удаленно по всей РФ.
Зарплата: Если фулл-тайм, зарплата 5 тыс. $, если парт тайм — по договоренности. Работать можно удаленно из любой точки РФ. Зарплата белая, трудоустройство официальное, финансирование стабильное.
О продукте: SEO платформа. Мы создаем систему сбора поисковой аналитики для продвижения бизнесов. В России только 2-3 конкурента. Проект планируется развивать на западном рынке.
Первые задачи:
- определение автогенерированного текста / генерация , для всех базовых языков
- определение качества текста и его соответствия теме
- ранжирование, по типу поискового
Чем нужно будет заниматься глобально?
- «получением» данных из различных исходников;
предобработкой данных (в первую очередь, текстов на русском языке);
- проведением анализа данных (выявлением трендов, тенденций, созданием прогнозов и пр.) по направлениям деятельности департамента;
- анализом текстов: анализ тональности, классификация текстов, тематический анализ;
- удаление из текстов информации заданного характера;
- анализ информативности и корректности текстов; возможно, аннотирование;
- разработкой и оптимизацией моделей с применением инструментов и методов машинного обучения;
- тестированием и доработкой моделей машинного обучения;
- визуализацией данных с помощью Python, BI-инструментов или иных технических решений;
- формированием описательной документации по разработанным моделям совместно с бизнес-аналитиком.
Что важно по опыту:
- владение Python ;
- понимание основных алгоритмов машинного обучения;
- уверенное знание основ теории вероятностей и математической статистики;
- опыт работы с классическим ML-стеком (scikit-learn, pandas, numpy, scipy) и Deep Learning фреймворками (pytorch/tensorflow);
- хорошее знание базовых алгоритмов и структур данных.
- опыт обучения и внедрения современных NLP-моделей (BERT/RoBERTa/GPT/ (LSTM, Transformers, GPT-2, word2vec, glove, fasttext, tf-idf));
- опыт самостоятельной реализации алгоритмов машинного обучения;
- знакомство с алгоритмами обработки больших данных и парадигмой MapReduce;
- акцент на работу с en/eu языками
- опыт работы обязательный в крупном проекте
- знание английского на техническом уровне.
Пишите, пожалуйста, в тг @annavetrova20 ваши финансовые ожидания, и резюме. Готовы обсуждать разные варианты.
February 12, 2021
#Python #nlp #speechsynthesis #Tensorflow #PyTorch
iPavlov приглашает в команду NLP Engineer!
Нам нужен тот, кто умеет работать с речевыми моделями - S2T и T2S, может обучать подобные модели с нуля, а также владеет навыками работы на кластере (виртуальное окружение, Linux и т.д.).
Основные внедряемые продукты и сервисы iPavlov, построенные на базе NLP моделей:
- Ответы на вопросы по тексту.
- Открытые доменные вопросы.
- Распознавание именованных сущностей.
- Анализ тональности текста.
- Классификация интентов.
- Обнаружение оскорблений.
- Форматирование.
Что мы ждем от кандидата?
- Знание языка Python и библиотек ML и анализа данных (Scikit-learn, Pandas, Matplotlib, Numpy, Scipy, Sklearn).
- Практический опыт применения базовых моделей NLP (ngrams, skip-grams, td-idf и пр.).
- Опыт применения GloVe, ELMo, RNN, CNN, Transformer, BERT.
- Знание одного из Deep Learning фреймворков: Tensorflow, PyTorch.
- Уверенный пользователь OS Linux/Unix.
- Опыт работы с технологиями виртуализации (Docker и пр.).
- Опыт работы с Git.
- Опыт работы с SQL системами управления базами данных.
- Применение устройств распределенных систем хранения класса NoSQL (MongoDB, Tarantool, Neo4J и пр.).
Условия:
- Оформление в соответствии с ТК РФ, официальная заработная плата — обсуждается на собеседовании.
- Есть возможность удаленной работы.
- Вилка 90-180к
Контакты: Белова Екатерина telegram: @quipkatya
iPavlov приглашает в команду NLP Engineer!
Нам нужен тот, кто умеет работать с речевыми моделями - S2T и T2S, может обучать подобные модели с нуля, а также владеет навыками работы на кластере (виртуальное окружение, Linux и т.д.).
Основные внедряемые продукты и сервисы iPavlov, построенные на базе NLP моделей:
- Ответы на вопросы по тексту.
- Открытые доменные вопросы.
- Распознавание именованных сущностей.
- Анализ тональности текста.
- Классификация интентов.
- Обнаружение оскорблений.
- Форматирование.
Что мы ждем от кандидата?
- Знание языка Python и библиотек ML и анализа данных (Scikit-learn, Pandas, Matplotlib, Numpy, Scipy, Sklearn).
- Практический опыт применения базовых моделей NLP (ngrams, skip-grams, td-idf и пр.).
- Опыт применения GloVe, ELMo, RNN, CNN, Transformer, BERT.
- Знание одного из Deep Learning фреймворков: Tensorflow, PyTorch.
- Уверенный пользователь OS Linux/Unix.
- Опыт работы с технологиями виртуализации (Docker и пр.).
- Опыт работы с Git.
- Опыт работы с SQL системами управления базами данных.
- Применение устройств распределенных систем хранения класса NoSQL (MongoDB, Tarantool, Neo4J и пр.).
Условия:
- Оформление в соответствии с ТК РФ, официальная заработная плата — обсуждается на собеседовании.
- Есть возможность удаленной работы.
- Вилка 90-180к
Контакты: Белова Екатерина telegram: @quipkatya
February 27, 2021
#Вакансия #CV #Казахстан #Удалёнка #opencv #pytorch #tensorflow
Senior CV Engineer в BTS Digital
Локация: Нур-Султан / Алматы (рассматривается удаленный формат работы)
Вилка: $2500 - $3000 net (+ годовой бонус до 30%)
Набираем команду для решения производственных задач. Команда будет заниматься контролем соблюдения мер безопасности, контролем качества продукции, обнаружением дефектов продукции и тд.
Задачи:
- Изучение, адаптация и внедрение State-Of-The-Art алгоритмов
- Представление и оценка практических результатов
- Обработка данных с производственных камер для детекции предметов
- Налаживать мониторинг работы моделей
- Применение анализ данных и алгоритмы машинного обучения для решения производственных задач
Навыки и опыт:
- Практический опыт использования Deep Learning в задачах Image Classification, Object Detection, Semantic Segmentation, Video Object Tracking
- Знание классических алгоритмов и структур данных
- Python, OpenCV, PyTorch и/или TensorFlow
- Опыт программирования под Linux
- TensorRT
- CI/CD, Git, Bash, Docker
Контакты:
shokan.iliyas@btsdigital.kz
Senior CV Engineer в BTS Digital
Локация: Нур-Султан / Алматы (рассматривается удаленный формат работы)
Вилка: $2500 - $3000 net (+ годовой бонус до 30%)
Набираем команду для решения производственных задач. Команда будет заниматься контролем соблюдения мер безопасности, контролем качества продукции, обнаружением дефектов продукции и тд.
Задачи:
- Изучение, адаптация и внедрение State-Of-The-Art алгоритмов
- Представление и оценка практических результатов
- Обработка данных с производственных камер для детекции предметов
- Налаживать мониторинг работы моделей
- Применение анализ данных и алгоритмы машинного обучения для решения производственных задач
Навыки и опыт:
- Практический опыт использования Deep Learning в задачах Image Classification, Object Detection, Semantic Segmentation, Video Object Tracking
- Знание классических алгоритмов и структур данных
- Python, OpenCV, PyTorch и/или TensorFlow
- Опыт программирования под Linux
- TensorRT
- CI/CD, Git, Bash, Docker
Контакты:
shokan.iliyas@btsdigital.kz
March 15, 2021
#вакансия #работа #москва #moscow #удаленка #ML #MachineLearning #компьютерноезрение #предиктивнаяаналитика #deeplearning #datascientist #dataanalyst #IoT #DS #DA #teamlead
🧲Мы в поиске Teamlead Data Analyst\Data Scientist в молодой и драйвовый бизнес, чьи решения представляют собой комплекс научных, методологических разработок с применением глубокой отраслевой экспертизы и программного обеспечения, созданного на основании технологий Индустрии 4.0.
✅ Сфера: Компания фокусируется на работе с отраслями черной и цветной металлургии, нефтегазовой и химической отраслями. Цель бизнеса - повысить эффективность производства промышленных предприятий. Решение использует предиктивную аналитику и искусственный интеллект в сочетании с глубокой отраслевой экспертизой.
✅ Офис: Москва\удаленка
✅Оклад: 250К-350К. net (в зависимости от опыта и уровня компетенций)
✅Круг задач:
• Сбор, очистка, обработка и систематизация структурированных и неструктурированных производственных данных из различных источников.
• Формирование и проверка гипотез для оптимизации производственных процессов.
• Разработка математических моделей и алгоритмов машинного обучения для решения задач прогнозирования числовых рядов, обнаружения аномалий в данных, моделирования и оптимизации производственных процессов.
• Разработка программных средств для взаимодействия математических моделей и моделей машинного обучения с остальными модулями программной системы.
• Предоставление аналитических выводов и предложений на основе полученной информации.
• Описание исследований, формирование отчётов по их итогам.
✅Важно для команды:
• Высшее образование по технической специальности, связанной с математикой, кибернетикой, метрологией, программированием.
• Знание математики и математической статистики.
• Уверенное знание языка программирования #Python.
• Умение работать с #JupyterNotebook.
• Знание хотя бы одного из фреймворков машинного обучения: #scikit-learn или #CatBoost.
• Знание хотя бы одного из фреймворков машинного обучения для разработки нейронных сетей: #TensorFlow (#Keras) или #PyTorch.
• Умение работать с #pandas – инструментом для обработки и анализа данных.
• Опыт в проведении экспериментов, проверки гипотез и A/B-тестировании.
✅Будет плюсом:
Умение работать с Git.
• Опыт работы с ОС Linux.
• Знание Docker.
• Знание библиотеки компьютерного зрения OpenCV.
• Опыт работы с промышленностью.
• Понимание принципов построения архитектуры для работы с данными (Hadoop, Spark, Kafka, Apache Cassandra, PostgreSQL).
• Высокий уровень самостоятельности и проактивности.
• Умение четко, структурировано и понятно излагать результаты исследований.
✅Компания предлагает:
Белая заработная плата и понятная схема роста;
Гибкое начало рабочего дня, а также возможность работать удаленно;
Возможность увидеть своими глазами, как работают крупнейшие предприятия России и быть причастным к повышению их эффективности;
ДМС и скидки на страховку для родственников
Участие в конференциях, обмен опытом, написание научно-популярных статей и публикация их на ТОПовых интернет площадках;
Повышение уровня квалификации за счет компании;
Скидки в спортивные клубы, собственный фитнес-зал
Корпоративные скидки в Nike, StreetBeat, Samsung, re:Store, Sony и т.п.
Корпоративные тарифы на сотовую связь;
Отличный офис (м. Рижская/Алексеевская/Марьина Роща)
✅тел. +7 926 238 27 24
📩e-mail: grishakovaog@yandex.ru
📱телеграмм: @olgagrishakova_HR
🧲Мы в поиске Teamlead Data Analyst\Data Scientist в молодой и драйвовый бизнес, чьи решения представляют собой комплекс научных, методологических разработок с применением глубокой отраслевой экспертизы и программного обеспечения, созданного на основании технологий Индустрии 4.0.
✅ Сфера: Компания фокусируется на работе с отраслями черной и цветной металлургии, нефтегазовой и химической отраслями. Цель бизнеса - повысить эффективность производства промышленных предприятий. Решение использует предиктивную аналитику и искусственный интеллект в сочетании с глубокой отраслевой экспертизой.
✅ Офис: Москва\удаленка
✅Оклад: 250К-350К. net (в зависимости от опыта и уровня компетенций)
✅Круг задач:
• Сбор, очистка, обработка и систематизация структурированных и неструктурированных производственных данных из различных источников.
• Формирование и проверка гипотез для оптимизации производственных процессов.
• Разработка математических моделей и алгоритмов машинного обучения для решения задач прогнозирования числовых рядов, обнаружения аномалий в данных, моделирования и оптимизации производственных процессов.
• Разработка программных средств для взаимодействия математических моделей и моделей машинного обучения с остальными модулями программной системы.
• Предоставление аналитических выводов и предложений на основе полученной информации.
• Описание исследований, формирование отчётов по их итогам.
✅Важно для команды:
• Высшее образование по технической специальности, связанной с математикой, кибернетикой, метрологией, программированием.
• Знание математики и математической статистики.
• Уверенное знание языка программирования #Python.
• Умение работать с #JupyterNotebook.
• Знание хотя бы одного из фреймворков машинного обучения: #scikit-learn или #CatBoost.
• Знание хотя бы одного из фреймворков машинного обучения для разработки нейронных сетей: #TensorFlow (#Keras) или #PyTorch.
• Умение работать с #pandas – инструментом для обработки и анализа данных.
• Опыт в проведении экспериментов, проверки гипотез и A/B-тестировании.
✅Будет плюсом:
Умение работать с Git.
• Опыт работы с ОС Linux.
• Знание Docker.
• Знание библиотеки компьютерного зрения OpenCV.
• Опыт работы с промышленностью.
• Понимание принципов построения архитектуры для работы с данными (Hadoop, Spark, Kafka, Apache Cassandra, PostgreSQL).
• Высокий уровень самостоятельности и проактивности.
• Умение четко, структурировано и понятно излагать результаты исследований.
✅Компания предлагает:
Белая заработная плата и понятная схема роста;
Гибкое начало рабочего дня, а также возможность работать удаленно;
Возможность увидеть своими глазами, как работают крупнейшие предприятия России и быть причастным к повышению их эффективности;
ДМС и скидки на страховку для родственников
Участие в конференциях, обмен опытом, написание научно-популярных статей и публикация их на ТОПовых интернет площадках;
Повышение уровня квалификации за счет компании;
Скидки в спортивные клубы, собственный фитнес-зал
Корпоративные скидки в Nike, StreetBeat, Samsung, re:Store, Sony и т.п.
Корпоративные тарифы на сотовую связь;
Отличный офис (м. Рижская/Алексеевская/Марьина Роща)
✅тел. +7 926 238 27 24
📩e-mail: grishakovaog@yandex.ru
📱телеграмм: @olgagrishakova_HR
March 23, 2021
#вакансия #machinelearning #DataScience #Москва #tensorflow #pytorch
Data Science (Москва)
Наша DS-команда Кловер групп создает математические модели работы оборудования промышленных, а также модели и оптимизационные решения для процессов добычи и переработки полезных ископаемых.
Наши решения направлены на прогноз неисправностей и подбор оптимальных режимов работы, и, как следствие, повышение экономической эффективности производства.
📌 Основной стэк:
• Python (scikit-learn, numpy, scipy, pandas etc.)
• TensorFlow / PyTorch
• SQL/ NoSQL
• Docker
• Git
• Flask
• MLflow/Kubeflow*Nginx
📌 Дополнительные технологии:
• ELK Stack
• OpenCV
• Django Rest API
• Hadoop/Spark
📌 Кого мы ищем:
Data Scientist, желательно имеющего инженерный бэкграунд в mechanical engineering и желающим развиваться в области разработки гибридных моделей и продуктов для тяжелой промышленности.
📌 Ожидания:
Уверенно писать код на Python для разработки новых / улучшения существующих продуктов.
Уметь в Numpy, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost/LightGBM, Seaborn, немного Scipy, уметь склеить слои сетки на Keras/PyTorch и не переобучить ее, подобрав оптимальные параметры.
Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, границ их применимости, понимание возможных причин почему алгоритм не работает и способность самому решить эту проблему.
Понимание основ физического моделирования (например, что такое закон сохранение массы и энергии), а также большое желание изучить эти процессы глубже для разработки эффективных инновационных решений в промышленности.
Способность оценить сроки разработки модели и проведения анализа.
Способность сделать EDA, убрать нерелевантные фичи, объяснить полученные результаты команде.
Способность сделать фичи для МЛ алгоритма на основе понимания процесса и диалога с domain experts (у нас их много), понять, какие фичи влияют на процесс и объяснить полученные результаты команде.
Опыт ведения контроля версий в Git.
Понимание основ работы оптимизационных алгоритмов.
Владение SQL на уровне простых запросов.
Желание глубоко погружаться в область гибридного моделирования процессов отрасли.
📌 Мы предлагаем:
• Возможность разрабатывать новые продукты по автоматизации крупнейших предприятий страны
• Демократическая культура
• Официальное трудоустройство по ТК РФ, полностью белая зарплата.
• Оклад обсуждается с успешным кандидатом.
• Гибкое начало рабочего дня, возможность регулярно работать из дома.
• Офис: ст. м. Шаболовская
• 150.000- 280.000 gross
✏️ По всем вопросам пишите в личку:@nataliaegorikhina egorikhina.natalia@ctrl2go.solutions
Data Science (Москва)
Наша DS-команда Кловер групп создает математические модели работы оборудования промышленных, а также модели и оптимизационные решения для процессов добычи и переработки полезных ископаемых.
Наши решения направлены на прогноз неисправностей и подбор оптимальных режимов работы, и, как следствие, повышение экономической эффективности производства.
📌 Основной стэк:
• Python (scikit-learn, numpy, scipy, pandas etc.)
• TensorFlow / PyTorch
• SQL/ NoSQL
• Docker
• Git
• Flask
• MLflow/Kubeflow*Nginx
📌 Дополнительные технологии:
• ELK Stack
• OpenCV
• Django Rest API
• Hadoop/Spark
📌 Кого мы ищем:
Data Scientist, желательно имеющего инженерный бэкграунд в mechanical engineering и желающим развиваться в области разработки гибридных моделей и продуктов для тяжелой промышленности.
📌 Ожидания:
Уверенно писать код на Python для разработки новых / улучшения существующих продуктов.
Уметь в Numpy, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost/LightGBM, Seaborn, немного Scipy, уметь склеить слои сетки на Keras/PyTorch и не переобучить ее, подобрав оптимальные параметры.
Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, границ их применимости, понимание возможных причин почему алгоритм не работает и способность самому решить эту проблему.
Понимание основ физического моделирования (например, что такое закон сохранение массы и энергии), а также большое желание изучить эти процессы глубже для разработки эффективных инновационных решений в промышленности.
Способность оценить сроки разработки модели и проведения анализа.
Способность сделать EDA, убрать нерелевантные фичи, объяснить полученные результаты команде.
Способность сделать фичи для МЛ алгоритма на основе понимания процесса и диалога с domain experts (у нас их много), понять, какие фичи влияют на процесс и объяснить полученные результаты команде.
Опыт ведения контроля версий в Git.
Понимание основ работы оптимизационных алгоритмов.
Владение SQL на уровне простых запросов.
Желание глубоко погружаться в область гибридного моделирования процессов отрасли.
📌 Мы предлагаем:
• Возможность разрабатывать новые продукты по автоматизации крупнейших предприятий страны
• Демократическая культура
• Официальное трудоустройство по ТК РФ, полностью белая зарплата.
• Оклад обсуждается с успешным кандидатом.
• Гибкое начало рабочего дня, возможность регулярно работать из дома.
• Офис: ст. м. Шаболовская
• 150.000- 280.000 gross
✏️ По всем вопросам пишите в личку:@nataliaegorikhina egorikhina.natalia@ctrl2go.solutions
Ctrl2go Solutions - официальный сайт Clover group по цифровым технологиям и услугам
Ctrl2go Solutions - эффективное управление техническим обслуживанием и ремонтом промышленного оборудования
Создаем и внедряем цифровые комплексы с применением технологий AI, IIoT и Big Data. Наши продукты: система для удаленного мониторинга, автоматической диагностики и прогнозирования состояния оборудования; система для оптимизации управления технологическими…
June 25, 2021
#Иннополис #вакансия #datascience #machinelearning #pytorch #офис #fulltime
Специалист по Data science уровня middle и senior в компанию ИнноГеоТех
Чем предстоит заниматься:
— Работать в команде и вести текущую ML-разработку;
— Делать небольшие прототипы (на ходу), решать нетривиальные задачки по запросу заказчиков;
— Вести разработку сервисов на базе полученных моделей;
— Подготовка, согласование и актуализация технической документации (техническое задание, пояснительные записки, отчеты, инструкции и др).
Что мы ждём от идеального кандидата:
— Опыт успешного применения Deep Learning в задачах компьютерного зрения;
— Уверенное знание python, Pytorch, opencv, scikit-learn, Linux, git;
— Опыт прод. разработки;
— Понимание State Of the Art архитектур нейронных сетей для задач детекции, семантической сегментации, классификации и смежных задач;
— Опыт в автоматизации бизнес процессов на производствах (не обязательно совсем, просто прикольно, если опыт был);
Стэк:
— Python, SQL;
— Pandas, numpy, sklearn, pytorch, LightGBM (XGBoost, CatBoost);
— Apach Airflow;
— Docker, Git.
Какие условия мы предлагаем:
— Оформление по ТК РФ, белая заработная плата;
— Заработная плата в рынке, с каждым кандидатом мы готовы обсудить персональные ожидания;
— Работа в молодой, но опытной команде над перспективными и социально-значимыми проектами;
— Содействие в аренде жилья в г. Иннополис;
— Возможна удалённая или частично удалённая работа;
— Дополнительные бонусы: бесплатный трансфер Казань-Иннополис, корпоративный беговой клуб и фирменный мерч, скидки на спортзал, кафе.
О нас:
ИнноГеоТех разрабатывает интеллектуальные геоинформационные сервисы для городского и инфраструктурного планирования, лесного комплекса и умного земледелия, анализа использования природных ресурсов с применением технологий искусственного интеллекта.
Созданные нами продукты используются для контроля нелегальных рубок леса, повышения урожайности и экологического качества сельскохозяйственной продукции, оптимизации городского и инфраструктурного управления.
Являясь дочерним предприятие Университета Иннополис, мы активно сотрудничаем с командой Института искусственного интеллекта Университета и в своей работе опираемся также на экспертизу и помощь команды Института.
Приглашаем вас стать частью нашей команды!
Связь - @k_izmaylov; hr@innogeotech.ru
Специалист по Data science уровня middle и senior в компанию ИнноГеоТех
Чем предстоит заниматься:
— Работать в команде и вести текущую ML-разработку;
— Делать небольшие прототипы (на ходу), решать нетривиальные задачки по запросу заказчиков;
— Вести разработку сервисов на базе полученных моделей;
— Подготовка, согласование и актуализация технической документации (техническое задание, пояснительные записки, отчеты, инструкции и др).
Что мы ждём от идеального кандидата:
— Опыт успешного применения Deep Learning в задачах компьютерного зрения;
— Уверенное знание python, Pytorch, opencv, scikit-learn, Linux, git;
— Опыт прод. разработки;
— Понимание State Of the Art архитектур нейронных сетей для задач детекции, семантической сегментации, классификации и смежных задач;
— Опыт в автоматизации бизнес процессов на производствах (не обязательно совсем, просто прикольно, если опыт был);
Стэк:
— Python, SQL;
— Pandas, numpy, sklearn, pytorch, LightGBM (XGBoost, CatBoost);
— Apach Airflow;
— Docker, Git.
Какие условия мы предлагаем:
— Оформление по ТК РФ, белая заработная плата;
— Заработная плата в рынке, с каждым кандидатом мы готовы обсудить персональные ожидания;
— Работа в молодой, но опытной команде над перспективными и социально-значимыми проектами;
— Содействие в аренде жилья в г. Иннополис;
— Возможна удалённая или частично удалённая работа;
— Дополнительные бонусы: бесплатный трансфер Казань-Иннополис, корпоративный беговой клуб и фирменный мерч, скидки на спортзал, кафе.
О нас:
ИнноГеоТех разрабатывает интеллектуальные геоинформационные сервисы для городского и инфраструктурного планирования, лесного комплекса и умного земледелия, анализа использования природных ресурсов с применением технологий искусственного интеллекта.
Созданные нами продукты используются для контроля нелегальных рубок леса, повышения урожайности и экологического качества сельскохозяйственной продукции, оптимизации городского и инфраструктурного управления.
Являясь дочерним предприятие Университета Иннополис, мы активно сотрудничаем с командой Института искусственного интеллекта Университета и в своей работе опираемся также на экспертизу и помощь команды Института.
Приглашаем вас стать частью нашей команды!
Связь - @k_izmaylov; hr@innogeotech.ru
July 3, 2021
#вакансия #NLP #Hadoop #Spark #Machinelearning #ML #СанктПетербург #СПБ #PyTorch #Kafka
Вакансия: Machine Learning Engineer
Локация: Санкт-Петербург
Компания: Mail.ru group
Юла
Высоконагруженный сервис объявлений, который обслуживается сотнями серверов в нескольких дата-центрах и ежедневно помогает миллионам пользователей.
Под капотом у Юлы современный стек технологий. Основа бэкенда и API реализована на PHP и Go, для управления данными и их хранения используется MongoDB, Tarantool и Redis, поисковая система работает на базе Elasticsearch. В качестве диспетчера сообщений настроен Apache Kafka, данные хранятся в Hadoop и Clickhouse.
Занятость: полная (удаленка или комбинированный формат)
Зарплатная вилка: высокая (зависит от уровня кандидата)
Для связи: tg: @Dreifys или почта d.fomichev@corp.mail.ru
Наш стек:
✅Языки: Python, Java, Scala;
✅Технологии которые часто используем в работе: PyTorch, DVC, MlFlow, Hadoop,Spark, Airflow, Kafka.
Примеры того, чем мы занимаемся:
☑️Модерацией в Юле;
☑️Детекцией ботов, мошенников, используя графовые, поведенческие данные и контентные признаки;
☑️Автоматизация восстановления профиля на основе распознавания лиц и жестов;
☑️Поиск дубликатов объявлений;
☑️ML инфраструктурой и процессами.
Требования:
🔸Уверенные навыки в программирования на Python и хотя бы одном статически типизированном языке;
🔸Хорошие знания базового ML;
🔸Представление о современном состоянии NLP, умение использовать базовые вещи(word2vec, cnn, эмбеддинги, faiss);
🔸Работа с современным BigData стеком (Hadoop/Spark/Airflow).
Будет плюсом:
🔺Опыт оптимизации DL решений на инференс;
🔺Уметь прочитать, а затем воспроизвести в коде статью;
🔺Опыт промышленной разработки на Java/Scala/Python;
🔺Опыт разработки промышленных AI сервисов;
🔺Опыт применения DevOps практик в контексте разработки ML моделей;
🔺Опыт применения ML в cybersecurity и общее представление об этой сфере.
Для связи:
tg: @dreifys или почта d.fomichev@corp.mail.ru
Вакансия: Machine Learning Engineer
Локация: Санкт-Петербург
Компания: Mail.ru group
Юла
Высоконагруженный сервис объявлений, который обслуживается сотнями серверов в нескольких дата-центрах и ежедневно помогает миллионам пользователей.
Под капотом у Юлы современный стек технологий. Основа бэкенда и API реализована на PHP и Go, для управления данными и их хранения используется MongoDB, Tarantool и Redis, поисковая система работает на базе Elasticsearch. В качестве диспетчера сообщений настроен Apache Kafka, данные хранятся в Hadoop и Clickhouse.
Занятость: полная (удаленка или комбинированный формат)
Зарплатная вилка: высокая (зависит от уровня кандидата)
Для связи: tg: @Dreifys или почта d.fomichev@corp.mail.ru
Наш стек:
✅Языки: Python, Java, Scala;
✅Технологии которые часто используем в работе: PyTorch, DVC, MlFlow, Hadoop,Spark, Airflow, Kafka.
Примеры того, чем мы занимаемся:
☑️Модерацией в Юле;
☑️Детекцией ботов, мошенников, используя графовые, поведенческие данные и контентные признаки;
☑️Автоматизация восстановления профиля на основе распознавания лиц и жестов;
☑️Поиск дубликатов объявлений;
☑️ML инфраструктурой и процессами.
Требования:
🔸Уверенные навыки в программирования на Python и хотя бы одном статически типизированном языке;
🔸Хорошие знания базового ML;
🔸Представление о современном состоянии NLP, умение использовать базовые вещи(word2vec, cnn, эмбеддинги, faiss);
🔸Работа с современным BigData стеком (Hadoop/Spark/Airflow).
Будет плюсом:
🔺Опыт оптимизации DL решений на инференс;
🔺Уметь прочитать, а затем воспроизвести в коде статью;
🔺Опыт промышленной разработки на Java/Scala/Python;
🔺Опыт разработки промышленных AI сервисов;
🔺Опыт применения DevOps практик в контексте разработки ML моделей;
🔺Опыт применения ML в cybersecurity и общее представление об этой сфере.
Для связи:
tg: @dreifys или почта d.fomichev@corp.mail.ru
August 3, 2021
#Вакансия #Senior #TeamLead #Удаленка #Python #Pytorch #DataScience #MachineLearning #Flask #FastAPI
Компания: drom . ru
Должность: ML developer
Вилка: 250 000 - 350 000 рублей на руки (оформление по ТК РФ, белая)
Город: удаленно
Контакты: @dobrkakbobr8
Команда ML: 5 человек
Процессы: есть продуктовая команда, продуктовые менеджеры ставят квартальные цели, под конец каждого квартала идет активное взаимодействие с продуктовой командой и вырабатываются цели и задачи на будущий/новый квартал.
Есть спринты - 1-2 недельные. Сейчас экспериментируем с форматами, смотрим на квартальные цели и распределяем приоритеты, разбиваем на более мелкие задачи и берем в спринт. Созвоны 1 раз в день в 12:00 по МСК.
3 направления:
Анализ данных + СV (раздел работы с картинками) + OCR (распознавание текста) + разработка.
Проекты:
• Загрузка документов СТС, получаем фото, считываем текст, заполняем поля при подаче заявления/объявления;
• Рекомендательная система - человек взаимодействует с сервисом, смотрит объявление, на следующий день он получает подборку подходящих объявлений под его запрос;
• Проблема сопоставления - есть наборы объявлений, с определенными полями, картинками, есть такие же на других порталах, их нужно замачить и понять, что они одинаковые (что это один и тот же автомобиль) - для анализа конкурентов - для внутренней аналитики.
Стек: Python, Pytorch, PostgreSQL, MySQL, Clickhouse, ScyllaDB, Flask, FastAPI, Docker, numpy, pandas, cv2, matplotlib, Luigi или Airflow, Computer Vision, Data Science, Machine Learning, Catalyst, Kubernetes, CI/CD, K8s, VIDIA Triton Inference Server, TFLite, CoreML,
Желателен опыт работы с CV, рекомендательными системами, NLP. Если опыт в чем-то одном, желание разобраться в остальных направлениях.
Компания: drom . ru
Должность: ML developer
Вилка: 250 000 - 350 000 рублей на руки (оформление по ТК РФ, белая)
Город: удаленно
Контакты: @dobrkakbobr8
Команда ML: 5 человек
Процессы: есть продуктовая команда, продуктовые менеджеры ставят квартальные цели, под конец каждого квартала идет активное взаимодействие с продуктовой командой и вырабатываются цели и задачи на будущий/новый квартал.
Есть спринты - 1-2 недельные. Сейчас экспериментируем с форматами, смотрим на квартальные цели и распределяем приоритеты, разбиваем на более мелкие задачи и берем в спринт. Созвоны 1 раз в день в 12:00 по МСК.
3 направления:
Анализ данных + СV (раздел работы с картинками) + OCR (распознавание текста) + разработка.
Проекты:
• Загрузка документов СТС, получаем фото, считываем текст, заполняем поля при подаче заявления/объявления;
• Рекомендательная система - человек взаимодействует с сервисом, смотрит объявление, на следующий день он получает подборку подходящих объявлений под его запрос;
• Проблема сопоставления - есть наборы объявлений, с определенными полями, картинками, есть такие же на других порталах, их нужно замачить и понять, что они одинаковые (что это один и тот же автомобиль) - для анализа конкурентов - для внутренней аналитики.
Стек: Python, Pytorch, PostgreSQL, MySQL, Clickhouse, ScyllaDB, Flask, FastAPI, Docker, numpy, pandas, cv2, matplotlib, Luigi или Airflow, Computer Vision, Data Science, Machine Learning, Catalyst, Kubernetes, CI/CD, K8s, VIDIA Triton Inference Server, TFLite, CoreML,
Желателен опыт работы с CV, рекомендательными системами, NLP. Если опыт в чем-то одном, желание разобраться в остальных направлениях.
August 22, 2021
#Вакансия #Senior #TeamLead #Удаленка #Python #Pytorch #DataScience #MachineLearning #Flask #FastAPI #ML
Компания: drom точка ru
Позиция: ML developer (Team Lead)
Зарплатная вилка: 250 000 - 350 000 рублей на руки (оформление по ТК РФ, белая)
Команда ML: 5 человек
Процессы: есть продуктовая команда, продуктовые менеджеры ставят квартальные цели, под конец каждого квартала идет активное взаимодействие с продуктовой командой и вырабатываются цели и задачи на будущий/новый квартал.
Есть спринты - 1-2 недельные. Сейчас экспериментируем с форматами, смотрим на квартальные цели и распределяем приоритеты, разбиваем на более мелкие задачи и берем в спринт. Созвоны 1 раз в день в 12:00 по МСК.
3 направления:
Анализ данных + СV (раздел работы с картинками) + OCR (распознавание текста) + разработка.
Проекты:
• Загрузка документов СТС, получаем фото, считываем текст, заполняем поля при подаче заявления/объявления;
• Рекомендательная система - человек взаимодействует с сервисом, смотрит объявление, на следующий день он получает подборку подходящих объявлений под его запрос;
• Проблема сопоставления - есть наборы объявлений, с определенными полями, картинками, есть такие же на других порталах, их нужно замачить и понять, что они одинаковые (что это один и тот же автомобиль) - для анализа конкурентов - для внутренней аналитики.
Стек: Python, Pytorch, PostgreSQL, MySQL, Clickhouse, ScyllaDB, Flask, FastAPI, Docker, numpy, pandas, cv2, matplotlib, Luigi или Airflow, Computer Vision, Data Science, Machine Learning, Catalyst, Kubernetes, CI/CD, K8s, VIDIA Triton Inference Server, TFLite, CoreML,
Желателен опыт работы с CV, рекомендательными системами, NLP. Если опыт в чем-то одном, желание разобраться в остальных направлениях.
Контакты:
TG: @dobrkakbobr8
E-mail: sergeyrecruter@gmail.com
Для более точной идентификации, укажите, что вакансию увидели в @datasciencejobs
Компания: drom точка ru
Позиция: ML developer (Team Lead)
Зарплатная вилка: 250 000 - 350 000 рублей на руки (оформление по ТК РФ, белая)
Команда ML: 5 человек
Процессы: есть продуктовая команда, продуктовые менеджеры ставят квартальные цели, под конец каждого квартала идет активное взаимодействие с продуктовой командой и вырабатываются цели и задачи на будущий/новый квартал.
Есть спринты - 1-2 недельные. Сейчас экспериментируем с форматами, смотрим на квартальные цели и распределяем приоритеты, разбиваем на более мелкие задачи и берем в спринт. Созвоны 1 раз в день в 12:00 по МСК.
3 направления:
Анализ данных + СV (раздел работы с картинками) + OCR (распознавание текста) + разработка.
Проекты:
• Загрузка документов СТС, получаем фото, считываем текст, заполняем поля при подаче заявления/объявления;
• Рекомендательная система - человек взаимодействует с сервисом, смотрит объявление, на следующий день он получает подборку подходящих объявлений под его запрос;
• Проблема сопоставления - есть наборы объявлений, с определенными полями, картинками, есть такие же на других порталах, их нужно замачить и понять, что они одинаковые (что это один и тот же автомобиль) - для анализа конкурентов - для внутренней аналитики.
Стек: Python, Pytorch, PostgreSQL, MySQL, Clickhouse, ScyllaDB, Flask, FastAPI, Docker, numpy, pandas, cv2, matplotlib, Luigi или Airflow, Computer Vision, Data Science, Machine Learning, Catalyst, Kubernetes, CI/CD, K8s, VIDIA Triton Inference Server, TFLite, CoreML,
Желателен опыт работы с CV, рекомендательными системами, NLP. Если опыт в чем-то одном, желание разобраться в остальных направлениях.
Контакты:
TG: @dobrkakbobr8
E-mail: sergeyrecruter@gmail.com
Для более точной идентификации, укажите, что вакансию увидели в @datasciencejobs
September 26, 2021
#вакансия #vacancy #DataEngineer #MLOps #python #C++ #Senior #AWS #Kubernetes #k8s #PyTorch #Linux #ML #Spark #CICD #ApacheAirflow
Вакансия: MLOps/Data Engineer
Компания: Уже более 10 лет успешно занимаемся высокочастотной алгоритмической торговлей (HFT). Работаем в 7 странах на крупнейших фондовых и криптовалютных биржах от Чикаго до Токио, где наша деятельность охватывает торговлю акциями, облигациями, фьючерсами, опционами, валютой и всеми производными цифровых активов. В цифрах это: 20+ дата-центров, 2000+ торговых стратегий, которые применяем на 3000+ инструментах, где в среднем совершаем 150 млн сделок с оборотом сотни млрд $ в месяц.
Офисы компании расположены в городах Санкт-Петербург, Лимасол (Кипр) и Савона (Италия).
Уровень зп: 400 000 руб net;
Формат: Гибкий график, г. Санкт-Петербург
Занятость: полная занятость, 5/2;
📍Какие задачи предстоит решать:
• Разработка, развитие и поддержка пайплайна для регулярного обучения-валидации-деплоя моделей;
• Поддержка и развитие слоя выгрузки данных из самописного хранилища в Python для обучения моделей (С++ и Python);
• Настраивать необходимую под задачи инфраструктуру (AWS) и заниматься DevOps-поддержкой ML-разработки;
• Помощь в проведении исследовний — внедрение тулов для ML Experiment Tracking;
• Миграция существующих моделей из Python в С++ и оптимизация перфоманса моделей в проде (борьба за 10-ки мкс).
🖇Наши ожидания :
• Питонист уровня анаконда, который умеет в дата-инженерию и MLOps;
• Знание классических алгоритмов и структур данных;
• Опыт написания оберток Python к С++ или встраивания в С++;
• Опыт с PyTorch, AWS, Airflow, Kubernetes и Spark.
Будет преимуществом:
• Знание Linux на продвинутом уровне;
• Интерес к нашей кухне.
🧸Что готовы предложить:
• Отсутствие формализма и бюрократии, широкий спектр нетривиальных задач и возможностей для реализации собственных идей;
• Нет жестких сроков и чрезмерного прессинга сверху - мы не контролируем рабочий процесс, но создаем условия, чтобы каждый был заинтересован в результате;
• Набор бенефитов, поддержку релокации, оплачиваемые командировки в Европейский офис и не только;
• Современное оборудование и ПО в производстве, новое железо и все необходимое для продуктивной работы.
Отправляйте свое CV: @Madam_Sophie
Вакансия: MLOps/Data Engineer
Компания: Уже более 10 лет успешно занимаемся высокочастотной алгоритмической торговлей (HFT). Работаем в 7 странах на крупнейших фондовых и криптовалютных биржах от Чикаго до Токио, где наша деятельность охватывает торговлю акциями, облигациями, фьючерсами, опционами, валютой и всеми производными цифровых активов. В цифрах это: 20+ дата-центров, 2000+ торговых стратегий, которые применяем на 3000+ инструментах, где в среднем совершаем 150 млн сделок с оборотом сотни млрд $ в месяц.
Офисы компании расположены в городах Санкт-Петербург, Лимасол (Кипр) и Савона (Италия).
Уровень зп: 400 000 руб net;
Формат: Гибкий график, г. Санкт-Петербург
Занятость: полная занятость, 5/2;
📍Какие задачи предстоит решать:
• Разработка, развитие и поддержка пайплайна для регулярного обучения-валидации-деплоя моделей;
• Поддержка и развитие слоя выгрузки данных из самописного хранилища в Python для обучения моделей (С++ и Python);
• Настраивать необходимую под задачи инфраструктуру (AWS) и заниматься DevOps-поддержкой ML-разработки;
• Помощь в проведении исследовний — внедрение тулов для ML Experiment Tracking;
• Миграция существующих моделей из Python в С++ и оптимизация перфоманса моделей в проде (борьба за 10-ки мкс).
🖇Наши ожидания :
• Питонист уровня анаконда, который умеет в дата-инженерию и MLOps;
• Знание классических алгоритмов и структур данных;
• Опыт написания оберток Python к С++ или встраивания в С++;
• Опыт с PyTorch, AWS, Airflow, Kubernetes и Spark.
Будет преимуществом:
• Знание Linux на продвинутом уровне;
• Интерес к нашей кухне.
🧸Что готовы предложить:
• Отсутствие формализма и бюрократии, широкий спектр нетривиальных задач и возможностей для реализации собственных идей;
• Нет жестких сроков и чрезмерного прессинга сверху - мы не контролируем рабочий процесс, но создаем условия, чтобы каждый был заинтересован в результате;
• Набор бенефитов, поддержку релокации, оплачиваемые командировки в Европейский офис и не только;
• Современное оборудование и ПО в производстве, новое железо и все необходимое для продуктивной работы.
Отправляйте свое CV: @Madam_Sophie
July 9, 2022