К содержимому

MLE/AE

Метр квадратный (М2)

Категория
Data/ML
Источник
Data jobs feed

Контакт HR — бесплатно после входа

Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.

Описание

MLE/AE
Привет, и более полное описание вакансии в М2
Метр квадратный (М2) - это онлайн-платформа для решения вопросов с недвижимостью. Наша компания помогает проводить сделки проще, быстрее и безопаснее.

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:
разрабатывать и доводить до продакшена модели компьютерного зрения
решать задачи речевой аналитики: транскрибация звонков, диаризация спикеров, извлечение сущностей и интентов, оценка качества коммуникаций и построение аналитических витрин по разговорам;
строить классический ML: скоринг, ранжирование, прогноз конверсии и оттока, рекомендательные и matching-модели на табличных данных;
проводить полный цикл ML: постановка задачи, разметка и подготовка данных, обучение, валидация, A/B и offline-оценка, мониторинг качества в проде;
упаковывать модели в сервисы (API/batch), выкатывать в продакшен, обеспечивать стабильность, latency, отказоустойчивость и версионирование;
настраивать пайплайны обучения и инференса, feature store / датасеты, трекинг экспериментов и CI/CD для ML;
работать с продуктом и бизнесом: формализовать метрики успеха, декомпозировать гипотезы, объяснять решения моделей и влияние на KPI.

ЧЕГО МЫ ЖДЕМ:
уверенный Python и опыт промышленной разработки, а не только ноутбуков;
практический опыт Computer Vision (классификация, детекция, сегментация) и работы с современными CV-архитектурами;
опыт речевой аналитики / speech-to-text: ASR, диаризация, NLP поверх транскриптов;
сильный классический ML: feature engineering, градиентный бустинг, валидация, работа с дисбалансом и утечками;
опыт вывода ML в прод: сервисы инференса, batch/online, мониторинг дрифта, ретрайн, откат моделей;
понимание MLOps: Docker, оркестрация пайплайнов, трекинг экспериментов, версионирование данных и моделей;
умение читать SQL и работать с витринами/хранилищами; плюсом — опыт GPU-инференса и оптимизации (ONNX, Triton, квантизация).

Наш стек:
Python,Java,Trino,DBT,Iceberg,Airflow,llama.cpp,LLM, Whisper,FastAPI,MLFlow,S3 + то что принесешь ты

Для контакта просьба писать контакт скрыт
  • python
  • sql
  • docker
  • trino
  • dbt
  • iceberg
  • airflow
  • llamacpp
  • llm
  • whisper
  • fastapi
  • mlflow
  • s3
  • onnx
  • triton

Оценка вакансии

69/100 · удовлетворительно

  • Описание полное
  • Зарплата не указана
  • Компания и проект описаны
  • Контакт HR подтверждён
  • Стек описан подробно
  • Формат не указан
Как считается

Похожие вакансии