ML-инженер вакансии

Ищем инженера с практическим опытом работы с геопространственными данными, дорожными графами и/или алгоритмами маршрутизации. - Разработка и оптимизация алгоритмов маршрутизации и построения маршрутов (VRP, TSP, роутинг с ограничениями по времени / весу / зонам);

Создавать систему эффективного хранения больших данных и доступа к ним для ML-разработчиков. • Майнинг данных.

• Техническое развитие направления. Вы будете формировать технический курс, выбирать ключевые гипотезы и принимать решения по результатам экспериментов.

-Разработка и обучение моделей для анализа изображений и облаков точек. -Подготовка датасетов, анализ данных.

What You'll Do: Design, build, and deploy machine learning models that predict key business outcomes such as churn, expansion, conversion, and customer engagement. Develop and maintain scalable ML pipelines that continuously ingest data, retrain models, validate performance, and serve predictions in production.

Мы ищем Лида ML-отдела, который: - Сможет реформировать и развивать команду ML/MLops, вместе с промпт инженерами.

• Develop and adapt computer vision/video analytics models for detection, tracking, and recognition. • Work with video pipelines, including RTSP/HTTP, decoding, sampling, and batching.

• Own and implement AI features in production, leveraging LLMs and your own models. • Train specialized models for tasks like content moderation and recommendation.

Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности; Исследовать подходы к causal inference, uplift-моделированию и оценки эффекта изменения цены;

3+ years of professional AI/ML Engineering experience. Strong Python, SQL, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow.

What you'll be working on: Participating in the development and improvement of recommendation systems, including user-item, item-item, and cross-platform recommendations. Optimizing recommendations on category, channel, and tag pages.

О вакансии Мы ищем высококвалифицированных специалистов по Machine Learning для участия в проекте по обучению AI-моделей. Работа включает разработку и обучение моделей, системы инференса, численные вычисления, оптимизацию производительности и программирование на Python.

• Analyze data and select architectures for model training. • Test new approaches and deploy models to production.

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;

Задачи: — участие в долгосрочном проекте по обезличиванию данных в формате ИП Требования: — опыт работы от 3 лет в роли ML-инженера / Data Scientist — опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен — знание Python, pandas, numpy, scikit-learn — опыт работы с NLP-инструментами: SpaCy, Hugging Face Transformers — практический опыт построения пайплайнов обработки неструктурированных данных — очистка, нормализация, feature engineering — извлечение сущностей (NER) — понимание и опыт применения деревьев решений и ансамблей (Random Forest) — умение интерпретировать результаты, подбирать гиперпараметры, оценивать риски переобучения — опыт работы с CTGAN и TVAE (библиотека SDV или аналоги): обучение, подбор гиперпараметров — проведение privacy-проверок — контейнеризация (Docker) — развертывание моделей через API (FastAPI/Flask) — версионирование моделей и данных (MLflow/DVC) — понимание CI/CD-процессов Условия: — формат сотрудничества: ИП — тип занятости: долгосрочный проект

Ищем сильного ML Researcher уровня Senior / Staff для сложной исследовательской задачи на стыке probabilistic ML, sequential decision making и моделирования поведения агентов. Необходимо моделировать поведение участников и использовать эти прогнозы для принятия решений в условиях неопределённости и ограниченного inference budget.

• Развитие harness. Нам важно строить эффективную (как по токенам, так и по скорости) обвязку вокруг модели.

-Развивать и поддерживать инфраструктуру DWH. -Строить и развивать CI/CD-процессы для data и ML-разработки.