#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
#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:
[email protected]
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:
[email protected]