ML-инженер
Москва
- Грейд
- Senior
- Формат
- Удалённо
- Занятость
- Контракт
- Категория
- Data/ML
Откликнуться
Контакт HR — бесплатно после входа
Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.
Описание
ML-инженер проект
Локация: Москва, РФ Формат работы: Удаленно Ищем специалиста на проект по обезличиванию данных. Сотрудничество в формате ИП. Проект долгосрочный, грейд Senior. Требования Опыт работы в роли ML-инженера / Data Scientist Опыт лидерской роли Опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен Python, pandas, numpy, scikit-learn Опыт работы с NLP-инструментами: SpaCy, Hugging Face Transformers и/или аналогами Опыт решения задач извлечения сущностей (NER), обучение NER-модели для выявления ПДн в произвольном тексте Опыт построения пайплайнов обработки неструктурированных данных Опыт работы со смешанными данными в одной колонке, распознавание новых типов данных Понимание и опыт применения деревьев решений и ансамблей, Random Forest Умение интерпретировать результаты, подбирать гиперпараметры, оценивать риски переобучения Контейнеризация (Docker) Развертывание моделей через API (FastAPI/Flask) Версионирование моделей и данных (MLflow/DVC) Понимание CI/CD-процессов Откликнуться: контакт скрыт
Локация: Москва, РФ Формат работы: Удаленно Ищем специалиста на проект по обезличиванию данных. Сотрудничество в формате ИП. Проект долгосрочный, грейд Senior. Требования Опыт работы в роли ML-инженера / Data Scientist Опыт лидерской роли Опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен Python, pandas, numpy, scikit-learn Опыт работы с NLP-инструментами: SpaCy, Hugging Face Transformers и/или аналогами Опыт решения задач извлечения сущностей (NER), обучение NER-модели для выявления ПДн в произвольном тексте Опыт построения пайплайнов обработки неструктурированных данных Опыт работы со смешанными данными в одной колонке, распознавание новых типов данных Понимание и опыт применения деревьев решений и ансамблей, Random Forest Умение интерпретировать результаты, подбирать гиперпараметры, оценивать риски переобучения Контейнеризация (Docker) Развертывание моделей через API (FastAPI/Flask) Версионирование моделей и данных (MLflow/DVC) Понимание CI/CD-процессов Откликнуться: контакт скрыт
- python
- pandas
- numpy
- scikit-learn
- spacy
- hugging_face_transformers
- ner
- random_forest
- docker
- fastapi
- flask
- mlflow
- dvc
- ci_cd
Оценка вакансии
58/100 · удовлетворительно
- Описание полное
- Зарплата не указана
- Компания не названа
- Контакт HR подтверждён
- Стек описан подробно
- Формат работы понятен
Похожие вакансии
Специалист по автоматизации найма и внедрению ИИ-ботов
AI-балл 62/100Академия Такси
Оплата по договорённости
Удалённоавитояндекс_едаии_боты
AI-тренер / Разметчик данных
AI-балл 72/10050 000 – 75 000 ₽
JuniorУдалённонейросетиразметка_данныхязыковые_модели
LLM-инженер
AI-балл 78/100Lexica
до 200 000 ₽
MiddleУдалённоpythonragpandas
Senior Data Scientist
AI-балл 48/100Ozon Tech
Seniormlneural_networksranking
AI Engineer
AI-балл 68/100Москва
350 000 – 450 000 ₽
Офис / Удалённоvllmsglangpytorch
