Требования:

• Понимание архитектуры и логики работы современных нейросетей.
• Понимание методов классического машинного обучения.
• Навыки работы с большими данными, включая этапы их подготовки и предварительной обработки.
• Владение Python (опыт использования PyTorch) и связанным с ним стеком для ML (pandas, sklearn, numpy).
• Опыт fine-tuning моделей глубокого обучения (CNN, ViT, Transformer).
• Опыт разработки ML решений (коммерческий опыт или собственные проекты).

Будет плюсом:

• Опыт решения задач в Object Detection, Segmentation.
• Опыт работы с локальными LLM.
• Опыт интеграции разработанных моделей в производственные решения.
• Знание теории вероятности, математической статистики и линейной алгебры.
• Навыки работы с Docker, Kubernetes, Git, CI/CD, FastAPI.
• Опыт участия и призовые места в Kaggle Competitions и хакатонах.

Личные качества:

• Аналитические способности и внимание к деталям.
• Готовность к быстрому обучению и решению нестандартных задач.
• Умение быстро адаптироваться к новым задачам и проектам.
• Умение эффективно работать в команде и доносить результаты исследований.
• Инициативность и стремление к постоянному профессиональному росту.

Основные обязанности:

• Проведение исследований по поиску оптимальны решений в рамках проектов.
• Сбор и обработка данных, подготовка датасетов.
• Разработка, обучение и оптимизация моделей.
• Проведение экспериментов, анализ результатов и совершенствование моделей.
• Подготовка технической документации и отчетов по результатам работы.

Условия:

• Режим работы: пятидневка, с 08-00 до 17-00 часов.
• Компенсация за обед.
• Отпуск 30 календарных дней.
• Обучение за счет Компании.
• 13 заработная плата.