tgoop.com/aaanalytics/936
Create:
Last Update:
Last Update:
Сезон найма открыт
Сейчас мы активно запускаем проекты, поэтому ищем новых коллег, готовых решать задачи вместе.
Собрали актуальные вакансии, вдруг одна из них именно для вас. Чтобы узнать больше и откликнуться, переходите по ссылкам:
Что нужно: опыт в валидации, разработке или мониторинге NLP-моделей; уверенное владение Python и SQL; знание Hadoop/Spark/Hive; опыт с BI-инструментами; навыки валидации и мониторинга моделей, формулировки гипотез и анализа данных.
Что нужно: опыт в ML и NLP от 1 года; знание архитектур и работа с GPT/BERT; уверенное владение Python, PyTorch, transformers; умение строить RAG-пайплайны и дообучать LLM; опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop).
Что нужно: знание теории
вероятностей, статистики и ML; понимание Python (numpy, pandas, scikit-learn, xgboost/lightgbm/catboost); опыт работы с SQL и Hadoop (Hive, Impala, Spark).
Что нужно: управленческий опыт и руководство DS-командой; глубокие знания в Deep Learning и NLP; работа с архитектурами GPT, BERT и др.; уверенный Python (PyTorch, transformers) с умением писать кастомный код; опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop).
Что нужно: знание классического ML; опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных, включая uplift-модели; уверенный Python (lightgbm/xgboost/catboost, scikit-learn, pandas, numpy); навыки работы с большими данными (Spark, Hadoop, Hive) и SQL.
Что нужно: опыт от 2 лет в Data Science или геоаналитике; уверенный Python с библиотеками Geopandas, Osmnx; продвинутый SQL (Hadoop, Trino, Postgres) и PostGIS; опыт с GIS-системами и API картографических сервисов; знание теории графов и алгоритмов маршрутизации; опыт визуализации данных.
Что нужно: опыт от 3 лет в ML и разработке; уверенный Python, PySpark, Hadoop, Kafka; опыт работы с Airflow/Argo, Mlflow, Jenkins; внедрение ML-моделей как сервисов; навыки бэкенд- и веб-разработки; работа с LLM и NLP; Docker и Kubernetes.
Это только первая часть подборки, продолжение скоро 👀
#aaa_career
