Данные и ML вакансии - в офисе

Развитие и поддержка ML-инфраструктуры (Linux, Docker, Kubernetes, Python, GitLab CI, Git, Kubeflow, Prometheus, Grafana Airflow S3 / MinIO HelmPyTorch / TensorFlow Fine-tuning — LoRA, QLoRA, PEFT Дистилляция RAG,Hugging Face Quantization, ONNX, TensorRT). Интеграция LLM и других моделей в продакшн-окружение.

• Хорошее владение SQL и PL/SQL.

Знание Python и основ машинного и глубокого обучения (ML/DL). Понимание NLP и LLM, принципов дообучения моделей (Fine-tuning), построения RAG-систем и семантического поиска.

Задачи: — Останавливать абьюз до того, как потрачен compute (6M+ генераций в день, каждая мошенническая генерация расходует реальные GPU) — Строить систему, которая выдерживает адаптацию противника (фермы из сотен аккаунтов, перепродажа доступа, автоматизированный сбор промобонусов) — Разбирать кейсы руками и собирать сигналы из сырых событий, платежей и поведения пользователей — Самостоятельно доводить от первой гипотезы до работающего скоринга, мониторинга и обновления модели Требования: — 3+ года в DS/ML — Опыт работы с Python и SQL — Опыт внедрения моделей в production — Опыт работы с бустингами, дисбалансом классов и графами связей — Умение оценивать модель через предотвращённые потери и стоимость ложных блокировок Условия: — full-time (6 дней в неделю) — Полная поддержка с релокацией (финансовая + операционная) — Конкурентная зарплата в USD + опционы

Твои задачи — RAG по методике и видеоурокам, файн-тюнинг LLM на русском и казахском, персонализация под профиль ребёнка. • Свой опыт файн-тюнинга (LoRA / QLoRA): сам собрал датасет, дообучил модель, измерил результат.

Задачи: — Проектирование, создание и поддержка надежных и масштабируемых ETL-процессов для обработки больших объемов данных. — Разработка и оптимизация SQL-запросов для извлечения и анализа данных. — Сотрудничество с командами аналитиков и разработчиков для определения требований к данным и обеспечению их доступности. — Участие в проектировании архитектуры данных и внедрении новых технологий. — Обеспечение качества данных и их интеграции из различных источников. Требования: — Хорошее владение SQL и PL/SQL; — Владение Python, Go; — Опыт работы с Apache Kafka.

TBC Uzbekistan is a digital financial services ecosystem powering some of Uzbekistan's most innovative financial experiences. Languages required: English (C1), Russian (B2). Work format: On-site in Tashkent, Uzbekistan.

Разработка и поддержка ETL/ELT пайплайнов на Python. Интеграция данных из различных источников (API, базы данных, файлы, облачные хранилища).

Предстоит: Участвовать в планировании и запуске A/B-тестов, уметь интерпретировать результаты; Работать в связке с Data Scientist, Data Analyst: собирать требования, формировать и декомпозировать задачи, синхронизировать команду по статусам;

разрабатывать и дообучать модели TTS: проектирование, finetuning и адаптация генеративных подходов для высококачественного синтеза речи и zero shot клонирования голоса под задачи бизнеса; участвовать в дальнейшей разработке голосового пайплайна, объединяющего ASR, VAD, LLM, NLP и TTS для работы в режиме реального времени;

Нужен опыт управления командой аналитиков, BI или Data от 3 лет и СИЛЬНАЯ ЭКСПЕРТИЗА В КОММЕРЧЕСКОЙ АНАЛИТИКЕ, ОСОБЕННО В ПРОДАЖАХ НА МАРКЕТПЛЕЙСАХ: АССОРТИМЕНТ, МАРЖИНАЛЬНОСТЬ, ЭФФЕКТИВНОСТЬ КАНАЛОВ И ДИНАМИКА ПРОДАЖ.

Ваши обязанности: Разрабатывать и поддерживать ETL-процессы для загрузки данных в нашу DWH на Vertica; Проектировать и развивать витрины данных, чтобы аналитики и бизнес-пользователи получали точные и своевременные метрики;

Мы в поисках Data Analyst (Data Science) в команду Computer Vision. Отличное знание Python и ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, бустинги (CatBoost/LightGBM/XGBoost), SHAP;

Build detection that fires early . A rule that catches 88% of the money on day 11 is worth far less than one that catches 60% at checkout, and you should be able to say why in dollars.

• Architect on‑prem & cloud data platforms. • Build data ingestion, pipelines & ETL/ELT.

разбираться в сложных моделях (от классики до нейросетей). погружаться в бизнес-процессы, проводить независимую оценку качества моделей.

• Опыт управления командой Analytics/BI/Data от 3 лет.

• Own AI features from concept to production in a high-load environment. • Build and fine-tune LLMs, train specialized models, and integrate them into the platform.