Младший/Сильный младший специалист по науке о данных (неполный рабочий день) в Binariks

Бинарикс ищет высоко мотивированного младшего/сильного младшего специалиста по обработке данных.
О проекте: американская компания создает корпоративные приложения, индивидуальные веб-сайты, решения для бизнес-аналитики и мобильные приложения. Один из проектов предоставляет юридическим и страховым компаниям услуги по поиску юридических документов.

Это подработка.

Требования:< /p>

— Минимум 6 месяцев коммерческого опыта в области науки о данных.

— Понимание классических задач и моделей машинного обучения (например, случайный лес, k-NN, k-средние) и основ математики. за ними

 — Опыт обучения и оценки классических моделей.

   Знание классических методов НЛП (например, токенизация, стемминг, лемматизация)

 — Знание больших языковые модели (LLM) для создания текста и встраивания

 – Опыт работы с открытыми и проприетарными API LLM (например, Huggingface, OpenAI)

 – Знание программирования на Python.

— Опыт работы с scikit-learn

— Опыт работы с PyTorch или TensorFlow

 — Знание бэкэнд-фреймворков Python, таких как Flask или FastAPI

— Знание SQL и реляционных баз данных.

 – Знание Docker и процессов развертывания в облаке будет плюсом.

   Знание Git для управления версиями.

   Отличное общение. и навыки взаимодействия с заинтересованными сторонами.

 — Уровень английского языка выше среднего.

 — Навыки самоэффективности, такие как принятие решений, самоуправление и непрерывное обучение.

 — Коммуникабельность. навыки — умение устанавливать и поддерживать отношения, умение четко выражать свои мысли

Приятно иметь:
— Опыт работы с технологиями оптического распознавания символов (OCR) для анализа документов будет плюсом.

Обязанности:

— Участвовать в проектах по разработке моделей ИИ и МО для клиентов.

 – Участвуйте в этапах открытия новых функций.

 – Разработайте масштаб проекта и дорожную карту, оцените аналитические усилия и усилия по развертыванию.

 – Переведите бизнес-задачи в приложения ИИ< /p>

— Представляйте результаты непосредственно клиентам и собирайте бизнес-требования.

 — Используйте передовые технологии и инструменты для  разработки и внедрения решений на основе данных.

   Помогайте в разработке процедур. и лучшие практики как для внутреннего, так и для внешнего использования.

 – Тесное сотрудничество с клиентом.

 – Быстрый ответ на сообщения клиента в Slack.

    Посещение встреч с клиентом.