Старший специалист по данным в CommIT

• Комплексная работа по обработке данных, включая проектирование машинного обучения и работу по многократным операциям (около 50%)
• Разработка, тонкая настройка и внедрение моделей, включая различные LLM и машинное обучение
• модели и в разных сферах бизнеса
• Измерение, анализ и оценка моделей при разработке и производстве
• Создание и агрегирование наборов данных в различных областях
• Выполнение и совершенствование контекстного проектирования
• Создание моделей POC в различных областях
• Преобразование моделей POC в сервисы производственного уровня по мере развития POC

ТРЕБОВАНИЯ

• Показания к совершенству любого рода (документы, патенты и т. д.)
• Глубокое понимание НЛП и, в частности, LLM
• Глубокое понимание математических и статистических концепций, имеющих отношение к ML
• Опыт оценки моделей – преимущество
• Опыт работы с моделями в производственной среде – значительное преимущество
• Опыт с MLOps – значительное преимущество
• Идеальный конкретный набор навыков:
• Языки программирования – Python, SQL
• LLM – семейство GPT, семейство Claude
• Платформы машинного обучения – Pytorch, Tensorflow
• Платформы обработки данных – Numpy, Pandas
• Конвейерные платформы – Huggingface, Langchain, WanDB/Traceloop/DeepChecks
• (преимущество)< /li>
• Платформа векторной базы данных любого типа (Pinecone, QDrant, Faiss, PGVector и т. д.)
• Экосистема AWS — Bedrock, Sagemaker, Knowledgebase — преимущество
• GCP/Azure знание экосистемы – преимущество