Старший спеціаліст із обробки даних в CommIT

• Наскрізна наукова робота з даними, включаючи розробку ML і роботу з MLops (близько 50%)
• Розробка моделей, налагодження та впровадження, включно з різними LLM і ML
• моделі та між бізнес-доменами
• Вимірювання, аналіз та оцінка моделей у розробці та виробництві
• Створення та агрегування наборів даних у різних областях
• Виконуйте та вдосконалюйте розробку контексту
• Створюйте моделі POC у різних областях
• Перетворюйте моделі POC у послуги продуктивного рівня в міру зрілості POC

ВИМОГИ

• Ознаки досконалості будь-якого роду (документи, патенти тощо)
• Тверде розуміння НЛП та LLM зокрема
• Тверде розуміння математичних і статистичних концепцій, що мають відношення до ML
• Досвід роботи з оцінкою моделі – перевага
• Досвід роботи з моделями у виробничому середовищі – значна перевага
• Досвід з MLOps – значна перевага
• Ідеальний конкретний набір навичок:
• Мови програмування – Python, SQL
• LLMs – сімейство GPT, сімейство Claude
• Фреймворки ML – Pytorch, Tensorflow
• Фреймворки даних – Numpy, Pandas
• Фреймворки конвеєрів – Huggingface, Langchain, WanDB/Traceloop/DeepChecks
• (перевага)< /li>
• Структура векторної бази даних будь-якого типу (Pinecone, QDrant, Faiss, PGVector тощо)
• Екосистема AWS – Bedrock, Sagemaker, Knowledgebase – перевага
• GCP/Azure знання екосистеми – перевага