Data Science Jobs
18.5K subscribers
55 photos
4 videos
1 file
708 links
Лучшие вакансии по темам Data Science, машинного обучения, нейросетей, искусственного интеллекта, компьютерного зрения, сбора, обработки и анализа данных.

🗄Мы в реестре РКН: https://vk.cc/cEZ5Ff

По всем вопросам: @musit
Чат: @bigdata_ru
加入频道
#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 [email protected]

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 [email protected]