Ищем ML-разработчика, который будет улучшать качество претрейна Alice AI LLM — направление, отвечающее за умность базовой модели и качество данных.
Задачи:
— Эксперименты с претрейн-моделями: ставить и анализировать вычислительно тяжёлые эксперименты с претрейн-стадией, проверять гипотезы об источниках прироста ризонинг-способностей, постановка и выбор сетапа эксперимента.
— Пайплайны данных: строить эффективные пайплайны сбора, синтеза, обработки и фильтрации обучающих данных в новых доменах, масштабировать и оптимизировать их.
— Изменение процесса обучения: модифицировать процесс обучения модели для улучшения ризонинга, внедрять изменения в обучающий пайплайн и оценивать их влияние.
— Экспертные модели: обучать модели-верификаторы для проверки качества данных и ответов, модели для генерации обучающих данных SOTA в узком домене, модели-фильтры для отсева некачественных данных.
— Исследование скейлинга: исследовать законы скейлинга качества модели с точки зрения данных и вычислений, определять влияние масштабирования на рост рассуждающих способностей в разных доменах.
Требования:
— Глубокое понимание NLP.
— Знание Python и опыт разработки на нём.
Будет плюсом:
— Опыт обучения претрейн-моделей в любой из модальностей (NLP, CV, звук, рекомендации).
— Опыт построения эффективных CPU/GPU-пайплайнов.
— Погружение в области исследования языковых моделей (RL, архитектуры или данные для LLM).
Эксплуатация и непрерывность: Обеспечение бесперебойной работы ПО и торгового оборудования в зоне ответственности, проведение регламентных работ и поддержание высокого качества ИТ-сервиса. Мониторинг и проактивность: Построение, сопровождение и развитие систем мониторинга (оборудование и ПО).
Компания DXC Luxoft, входящая в состав DXC Technology и предоставляющая IT-услуги и консультации на международном уровне, ищет старшего инженера по ручному тестированию (Senior Manual QA Engineer). В рамках работы предстоит использовать технологии и инструменты, такие как Linux, Bash, Python, Jenkins, TeamCity и Octopus. Вакансия расположена в Польше.
Задачи:
— Делать регулярные отчеты по аннуляциям пломбированных товаров для выставления штрафов на сотрудников склада.
— Анализировать оценку эффективности пломб и влияние на выкуп/потери/CR/retention.
— Проводить аналитику эффективности операций на участке обработки возвратов на складе по потоку Селект для улучшения процесса.
— Выявлять подозрительные экземпляры на основании статистики возвратов и сигналов от клиента.
— Расчет объема региональной потребности расходников для дозакупки.
— Разрабатывать инструменты мониторинга и алертов для оперативного контроля бизнеса.
Требования:
— Высшее образование (техническое или экономическое).
— Уверенный уровень владения SQL, Python (Pandas, Numpy, Prophet), Excel (Power Query, Power Pivot).
— Понимание принципов анализа данных, структуры данных и связи между ними.
— Умение автономно работать.
— Желание вникать в бизнес-процессы, стремление задавать вопросы и искать на них ответы.
• Проводить занятия по разработке ПО: лекции, практические занятия и воркшопы. • Объяснять сложные вещи простым и понятным языком• Помогать студентам в работе над проектами и освоении современных инструментов• Участвовать в развитии и улучшении учебных программ• Оценивать прогресс студентов и поддерживать их мотивацию.
Автоматизация развертывания: сборка и доставка Java/JS-приложений через Jenkins-пайплайны с использованием Maven и NPM; Работа с инфраструктурой: деплой микросервисов в Kubernetes-кластер через DropApp и консоль (kubectl), понимание базовых манифестов (Deployment, Service, Ingress);
Разрабатывать и поддерживать ML-модели полного цикла — онбординговые и транзакционные — на кредитных продуктах Ozon Банка; Анализировать большие объёмы данных для обнаружения аномалий и паттернов мошенничества;
Реализация полного цикла разработки моделей и ML-решений: от постановки задачи до передачи на внедрение и мониторинг. Генерация ML-решений для задач бизнеса, формирование БТ моделей и ТЗ для смежных команд.
глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей. опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке.
Проект по созданию аналитической платформы на базе ИИ — единая экосистема для работы с данными. Продукт собирает информацию из разных источников, обрабатывает её и предоставляет руководству и аналитикам инструменты мониторинга, поиска и прогнозирования (включая чат-ботов).
Задачи:
— Анализировать и исследовать данные — проводить первичный EDA, выявлять закономерности и аномалии в данных
— Предобрабатывать и очищать данные — разрабатывать скрипты для трансформации, нормализации и feature engineering, подготавливать датасеты для обучения моделей
— Разрабатывать, настраивать и оптимизировать LLM-пайплайны
— Обучать и дообучать ML-модели
— Оценивать и интерпретировать результаты — анализировать метрики качества моделей, выявлять причины ошибок и предлгать пути улучшения
— Генерировать гипотезы, проверять их значимость и внедрять в рабочие процессы
Требования:
— Знание языков программирования (Python)
— Навыки применения numpy, pandas, scikit-learn, tensorflow или pytorch, опыт решения NLP задач, знание статистики и линейной алгебры, трансформация и подготовка данных
— Будет преимуществом: Опыт участия в ML соревнованиях, курсы DS школ
Условия:
— Возможность работы в комфортном офисе г. Москва
— Внутренние семинары, внутренние митапы
— Техника для комфортной работы
— ДМС со стоматологией для сотрудников и скидку на покупку ДМС для ближайших членов семьи
— Сессия профессионального развития с планом индивидуального развития для каждого сотрудника
Задачи:
— Разработка ПО для измерительных устройств и технологических контроллеров.
— Встраивание новых функций в уже имеющееся ПО, поиск и устранение ошибок.
— Участие в формировании общей архитектуры и требований к прикладному ПО.
— Отладка ПО в составе аппаратно-программных комплексов (работа с "железом").
— Тестирование и проведение измерений.
— Автоматизация тестирования и обработки результатов измерений.
— Написание технической документации.
Требования:
— Высшее техническое или физико-математическое образование.
— Знание языка программирования Python.
— Знание математики и физики на уровне базовых курсов технического вуза и умение применять эти знания для анализа и обработки результатов измерений.
— Умение работать с измерительными устройствами.
— Готовность разбираться с новым незнакомым оборудованием всеми возможными способами: документация (в том числе на английском языке), обращения в техподдержку, поиск ответов на форумах и в сообществах.
— Готовность работать с "железом", базовые навыки по сборке и подключению различного оборудования.
— Умение работать в команде и с чужим кодом.
— Грамотная письменная и устная речь, готовность объяснять и документировать свои действия.
Желательно:
— Знание языков программирования C и C++.
— Опыт системного программирования в ОС Linux.
— Опыт программирования микроконтроллеров на языке C (STM32, Texas Instruments, NXP и др.).
— Опыт написания полноценной документации (в том числе по ГОСТ).
— Опыт работы с промышленной автоматикой.
— Опыт разработки электронных схем и представление о проектировании печатных плат.
— Опыт разработки документации для реальных устройств.
Условия:
— Работа очная.
— 8-часовой рабочий день, фиксированный график.
— Расписание можно адаптировать: начало рабочего дня 8-10 часов, конец 16-21 час.
— Трудоустройство на неполную ставку обсуждается при работе не менее трёх полных рабочих дней в неделю.
— Заработная плата 140 000 - 200 000 рублей в месяц, оплата по фактическому рабочему времени.
— Оплачиваемый отпуск и государственные праздники, оплата больничных.
— Испытательный срок 1-3 месяца.
— Офис на проспекте Вернадского (недалеко от м. Университет / м. проспект Вернадского).
— В офисе есть чай, кофе и сладости.
— Бесплатные обеды.
— Частичная компенсация ДМС.
ОфисМосква
140 000 – 200 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 20 · Job Hunters
