Proglib.academy | IT-курсы

🗓 Разбор вакансии: Junior ML-инженер

Эта вакансия подойдет джунам, которые уже разобрались с основами ML, умеют работать с Python, SQL и LLM (моделями вроде GPT) и готовы внедрять AI-решения в реальные проекты.

➡️ Разбираем ключевые обязанности

✅ Разработка ML-решений: полный цикл от идеи до внедрения

— Это не просто «играться с моделями», а разрабатывать и внедрять их в рабочие системы. Ожидается, что ты не только обучишь модель, но и сможешь встроить ее в продукт.

✅ Интеграция ML в IT-системы

— Нужно понимать, как подключать модели к существующим сервисам (например, бэкенду медицинской платформы). Это значит, что работа с API и базами данных обязательна.

✅ Взаимодействие с бизнесом

— Не просто кодить, а работать с требованиями от разных команд (разработчики, аналитики, бизнес-подразделения). Нужно уметь общаться и объяснять, как AI может помочь.

✅ Оценка качества моделей и их дообучение

— Обычного «натренировал модель и ушел» не будет. Придется анализировать, улучшать и поддерживать ML-решения, чтобы они работали лучше со временем.

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Подходит ли тебе такая вакансия?
Делись в комментариях 👇

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤1🔥1

www.tgoop.com/proglib_academy/2624

437 viewsMar 24 at 07:02

🗓 Разбор вакансии: Junior ML-инженер

Эта вакансия подойдет джунам, которые уже разобрались с основами ML, умеют работать с Python, SQL и LLM (моделями вроде GPT) и готовы внедрять AI-решения в реальные проекты.

➡️ Разбираем ключевые обязанности

✅ Разработка ML-решений: полный цикл от идеи до внедрения

— Это не просто «играться с моделями», а разрабатывать и внедрять их в рабочие системы. Ожидается, что ты не только обучишь модель, но и сможешь встроить ее в продукт.

✅ Интеграция ML в IT-системы

— Нужно понимать, как подключать модели к существующим сервисам (например, бэкенду медицинской платформы). Это значит, что работа с API и базами данных обязательна.

✅ Взаимодействие с бизнесом

— Не просто кодить, а работать с требованиями от разных команд (разработчики, аналитики, бизнес-подразделения). Нужно уметь общаться и объяснять, как AI может помочь.

✅ Оценка качества моделей и их дообучение

— Обычного «натренировал модель и ушел» не будет. Придется анализировать, улучшать и поддерживать ML-решения, чтобы они работали лучше со временем.

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Подходит ли тебе такая вакансия?
Делись в комментариях 👇