#вакансия #Москва #senior #mlops #ml #llmops #devops #mle
Мы - международная компания, лаборатория продуктов, где мы стремится стать лидерами в области VR/XR, web3, машинного обучения и нейронных сетей. Компания разрабатывает и внедряет революционные решения, устанавливая новые стандарты и вдохновляя на достижение невозможного в области информационных технологий.
Наша команда - это открытый, заряженный и молодой коллектив, который приветствует инновационные идеи и поддерживает инициативу и творчество наших сотрудников.
Один из приоритетных продуктов нашей компании - внутренний стартап GenAI (на ранней стадии), в который сейчас ищем Senior ML Ops. Мы запускаем целую линейку инновационных продуктов (B2B, B2C сервисы полностью на основе ИИ), которые уже влияют на эволюцию генеративного ИИ в мире.
Какие задачи вас ждут:
- Разработка с нуля MLOps для задач генерации аудиоконтента, генерации видеоконтента, исполнения LLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU);
Deploy моделей в продакшн;
- Внедрение инструментов отслеживания жизненного цикла моделей и версионирования модельных артефактов (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.);
- Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM, Diffusion Models).
Мы ждем, что вы:
- Имеете опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE -Engineer не менее 2 лет;
- Имеете опыт работы с k8s, уметь разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде;
- Имеете опыт разработки высоконагруженных сервисов;
- Имеете опыт развертывания и использования MLOps инструментов (ClearML, DVC, MLflow и т.п.);
- Имеете опыт выстраивания CI/CD;
- Имеете опыт деплоя моделей в формате ONNX;
- Знаете принципов организации распределеаюнных информационных систем и баз данных.
Что мы предлагаем:
- Вилка: 4k$ - 5k$
- Сильная команда, с которой можно расти;
- Работа над задачами, которые до вас никто не решал;
- Возможность присоединится в компанию у самых ее истоков;
- Офис в Москва Сити;
- Гибкое начало рабочего дня (до 10:00);
- Sick days;
- Медицинская страховка;
- Реферальная программа.
По всем вопросам обращайтесь к @IraRozhnova
Мы - международная компания, лаборатория продуктов, где мы стремится стать лидерами в области VR/XR, web3, машинного обучения и нейронных сетей. Компания разрабатывает и внедряет революционные решения, устанавливая новые стандарты и вдохновляя на достижение невозможного в области информационных технологий.
Наша команда - это открытый, заряженный и молодой коллектив, который приветствует инновационные идеи и поддерживает инициативу и творчество наших сотрудников.
Один из приоритетных продуктов нашей компании - внутренний стартап GenAI (на ранней стадии), в который сейчас ищем Senior ML Ops. Мы запускаем целую линейку инновационных продуктов (B2B, B2C сервисы полностью на основе ИИ), которые уже влияют на эволюцию генеративного ИИ в мире.
Какие задачи вас ждут:
- Разработка с нуля MLOps для задач генерации аудиоконтента, генерации видеоконтента, исполнения LLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU);
Deploy моделей в продакшн;
- Внедрение инструментов отслеживания жизненного цикла моделей и версионирования модельных артефактов (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.);
- Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM, Diffusion Models).
Мы ждем, что вы:
- Имеете опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE -Engineer не менее 2 лет;
- Имеете опыт работы с k8s, уметь разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде;
- Имеете опыт разработки высоконагруженных сервисов;
- Имеете опыт развертывания и использования MLOps инструментов (ClearML, DVC, MLflow и т.п.);
- Имеете опыт выстраивания CI/CD;
- Имеете опыт деплоя моделей в формате ONNX;
- Знаете принципов организации распределеаюнных информационных систем и баз данных.
Что мы предлагаем:
- Вилка: 4k$ - 5k$
- Сильная команда, с которой можно расти;
- Работа над задачами, которые до вас никто не решал;
- Возможность присоединится в компанию у самых ее истоков;
- Офис в Москва Сити;
- Гибкое начало рабочего дня (до 10:00);
- Sick days;
- Медицинская страховка;
- Реферальная программа.
По всем вопросам обращайтесь к @IraRozhnova
#ТБанк #вакансия #ML #NLP #NaturalLanguageProcessing #LLM #RecSys #CV #senior #middle
Ищем ML-engineer в Т-Банк👋
Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т-Банка: внедряем в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования.
Кратко про работу в команде:
▪️Делимся опытом во всех областях машинного обучения - рекомендации, компьютерное зрение, голосовые технологии и работа с текстом и языком.
▪️Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области.
▪️Фокусируемся на принципе AI-first и не копим легаси.
▪️Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2-3 раза в год.
Основные задачи:
- Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды.
- Улучшать качество моделей в различных сценариях.
- Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры.
- Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом.
Ожидания по опыту:
- У вас есть опыт разработки моделей с использованием современных DL-фреймворков (Pytorch, Jax/Tensorflow и других) и их применения в продакшене.
- Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения.
- Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты.
- Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных.
- Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты на основе прочитанного.
- Знаете Linux, Git, Bash и Docker.
Мы предлагаем:
▫️Гибридный формат работы.
▫️Платформу обучения и развития «Т-Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии.
▫️Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев.
▫️Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании.
▫️Сервисы для поддержки сотрудника по психологическим, юридическим и финансовым вопросам.
▫️Три дополнительных дня отпуска в год.
▫️Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании.
Присылайте резюме и вопросы мне в tg @aetern1tas или на почту v.savenkova@tbank.ru. Буду рада ответить на вопросы и сориентировать по вакансии💻
Ищем ML-engineer в Т-Банк
Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т-Банка: внедряем в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования.
Кратко про работу в команде:
▪️Делимся опытом во всех областях машинного обучения - рекомендации, компьютерное зрение, голосовые технологии и работа с текстом и языком.
▪️Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области.
▪️Фокусируемся на принципе AI-first и не копим легаси.
▪️Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2-3 раза в год.
Основные задачи:
- Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды.
- Улучшать качество моделей в различных сценариях.
- Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры.
- Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом.
Ожидания по опыту:
- У вас есть опыт разработки моделей с использованием современных DL-фреймворков (Pytorch, Jax/Tensorflow и других) и их применения в продакшене.
- Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения.
- Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты.
- Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных.
- Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты на основе прочитанного.
- Знаете Linux, Git, Bash и Docker.
Мы предлагаем:
▫️Гибридный формат работы.
▫️Платформу обучения и развития «Т-Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии.
▫️Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев.
▫️Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании.
▫️Сервисы для поддержки сотрудника по психологическим, юридическим и финансовым вопросам.
▫️Три дополнительных дня отпуска в год.
▫️Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании.
Присылайте резюме и вопросы мне в tg @aetern1tas или на почту v.savenkova@tbank.ru. Буду рада ответить на вопросы и сориентировать по вакансии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#вакансия #remote #ml #cv #job
Lead Machine Learning Engineer (Computer Vision) в Gradient
от 1 000 000 ₽
Удаленная работа приветствуется!
Мы в Gradient ищем талантливого и опытного ML инженера для создания новых передовых технологий и улучшения текущих пайплайнов обработки фото и видео для приложений Gradient и Persona.
Gradient - мобильное приложение для редактирования фото и видео
- Самое скачиваемое приложение в мире за месяц в 2019, 2020 годах
- Best of 2019 среди приложений по версии Apple
Persona - передовой бьюти фото и видео редактор с инновационными технологиями обработки селфи
Совокупно наша аудитория составляет больше 100 миллионов пользователей
Ваши задачи
- Исследовать, разрабатывать и внедрять state-of-the-art технологии в области обработки изображений и видео
- Совершенствовать текущие технологии и пайплайны
- Следить за новейшими исследованиями и публикациями в ML и computer vision
- Оптимизировать модели для работы на сервере и мобильных устройствах
- Работать с большим объемом данных в датасетах, совершенствовать подходы по их получению и обработке
Требования
- Высшее образование в сфере computer science в ведущем технологическом вузе
- Опыт работы на senior позиции в топовых фото/видео редакторах, computer vision стартапах или бигтехе от 3 лет
- Глубокое понимание текущих SOTA подходов в computer vision и ML (GAN, diffusion, transformers и тд)
- Опыт деплоя production-ready моделей на большие аудитории
- Идеальное знание Python, Pytorch
- Знание основных инструментов и библиотек для обработки изображений и видео (OpenCV, Scikit-Image, FFmpeg и тд)
- Обладание отличным математическим бэкграундом - линейная алгебра, теория вероятностей, мат. анализ
Будет плюсом:
- У вас есть PhD или вы в процессе получения
- У вас есть опубликованные статьи или github-репозитории, в которых вы внесли вклад в развитие отрасли
- Участие в ведущих конференциях и семинарах по computer vision (CVPR, ICCV, ECCV)
Контакт: @axcher
Lead Machine Learning Engineer (Computer Vision) в Gradient
от 1 000 000 ₽
Удаленная работа приветствуется!
Мы в Gradient ищем талантливого и опытного ML инженера для создания новых передовых технологий и улучшения текущих пайплайнов обработки фото и видео для приложений Gradient и Persona.
Gradient - мобильное приложение для редактирования фото и видео
- Самое скачиваемое приложение в мире за месяц в 2019, 2020 годах
- Best of 2019 среди приложений по версии Apple
Persona - передовой бьюти фото и видео редактор с инновационными технологиями обработки селфи
Совокупно наша аудитория составляет больше 100 миллионов пользователей
Ваши задачи
- Исследовать, разрабатывать и внедрять state-of-the-art технологии в области обработки изображений и видео
- Совершенствовать текущие технологии и пайплайны
- Следить за новейшими исследованиями и публикациями в ML и computer vision
- Оптимизировать модели для работы на сервере и мобильных устройствах
- Работать с большим объемом данных в датасетах, совершенствовать подходы по их получению и обработке
Требования
- Высшее образование в сфере computer science в ведущем технологическом вузе
- Опыт работы на senior позиции в топовых фото/видео редакторах, computer vision стартапах или бигтехе от 3 лет
- Глубокое понимание текущих SOTA подходов в computer vision и ML (GAN, diffusion, transformers и тд)
- Опыт деплоя production-ready моделей на большие аудитории
- Идеальное знание Python, Pytorch
- Знание основных инструментов и библиотек для обработки изображений и видео (OpenCV, Scikit-Image, FFmpeg и тд)
- Обладание отличным математическим бэкграундом - линейная алгебра, теория вероятностей, мат. анализ
Будет плюсом:
- У вас есть PhD или вы в процессе получения
- У вас есть опубликованные статьи или github-репозитории, в которых вы внесли вклад в развитие отрасли
- Участие в ведущих конференциях и семинарах по computer vision (CVPR, ICCV, ECCV)
Контакт: @axcher
#вакансия #remote #ml #cv #job #junior
Junior ML Developer в "Открытый лес"
Мы делаем Арборитм. Это программа позволяет лесорубам узнать, сколько древесины есть в лесу по лазерному сканированию с дрона.
Примеры задач
1. Развитие алгоритма классификации деревьев автокластеризацией по спектральным параметрам
2. Тестирование растровых алгоритмов сегментации и фильтров
3. Миграция части рантайма программы с R на Python
Ожидания
1. Вы можете писать код на Питоне и как минимум понимать код на R. Приложите ссылку на Гитхаб.
2. Вы понимаете возможности и ограничения основных алгоритмов ML (классификации, детекции) и можете их реализовать.
3. Вы стремитесь развиваться в технологиях пространственного ИИ. Не страшно, если вы раньше не работали с облаками точек и картами высот, но вы готовы изучать технологию.
Предпочтения
1. Вы пользуетесь ллмками (чатгпт) в своей работе. Доступ к Claude 3.5 и GPT-4 выдадим.
2. Вы знаете что такое лидар, как выглядят его результаты — огромный плюс.
3. Образование (в т.ч. получаемое сейчас) в области компьютерных наук либо ГИС.
Что мы предлагаем
- оформление по ТК РФ
- гибкий график, полная удаленка
- участие в компании после испытательного срока
Контакты
@glebdementev
Junior ML Developer в "Открытый лес"
Мы делаем Арборитм. Это программа позволяет лесорубам узнать, сколько древесины есть в лесу по лазерному сканированию с дрона.
Примеры задач
1. Развитие алгоритма классификации деревьев автокластеризацией по спектральным параметрам
2. Тестирование растровых алгоритмов сегментации и фильтров
3. Миграция части рантайма программы с R на Python
Ожидания
1. Вы можете писать код на Питоне и как минимум понимать код на R. Приложите ссылку на Гитхаб.
2. Вы понимаете возможности и ограничения основных алгоритмов ML (классификации, детекции) и можете их реализовать.
3. Вы стремитесь развиваться в технологиях пространственного ИИ. Не страшно, если вы раньше не работали с облаками точек и картами высот, но вы готовы изучать технологию.
Предпочтения
1. Вы пользуетесь ллмками (чатгпт) в своей работе. Доступ к Claude 3.5 и GPT-4 выдадим.
2. Вы знаете что такое лидар, как выглядят его результаты — огромный плюс.
3. Образование (в т.ч. получаемое сейчас) в области компьютерных наук либо ГИС.
Что мы предлагаем
- оформление по ТК РФ
- гибкий график, полная удаленка
- участие в компании после испытательного срока
Контакты
@glebdementev
Okko ищет Senior Data Scientist RecSys
#вакансия #vacancy #datascientist #datascience #ml #machinelearning #RecSys #мск #спб #гибрид #hybrid #remote #удаленка
Мы создаём рекомендательную систему, которая является одним из ключевых ML–сервисов в Okko.
Простые задачи мы уже решили, остались интересные. Поэтому мы ищем специалиста с обширным опытом работы.
ЗП: 400 000 - 500 000 gross (с успешным кандидатом готовы обсуждать)
Формат работы: гибрид (офисы в Мск и Спб) или удаленка
Стэк: Python, Pytorch, AirFLow, ClickHouse
🟣Обязанности:
▫️исследование и реализация алгоритмов и практик машинного обучения в рекомендательных сценариях Okko;
▫️анализ исходных данных и результатов экспериментов с моделями.
🟣Требования:
▫️аналитические навыки, понимание принципов А/В тестирования;
▫️знание базовых алгоритмов и структур данных, знание Python и библиотек (numpy, pandas);
▫️знание классических ML алгоритмов (от линейных моделей до градиентного бустинга) и метрик классификации, регрессии, ранжирования;
▫️опыт разработки моделей от подготовки данных до продакшна;
▫️понимание работы современных нейросетей;
▫️знание свёрточных нейросетей и трансформеров для самостоятельного использования;
▫️умение оформлять и презентовать результаты работы.
🟣Будет плюсом:
▫️опыт распределённого обучения трансформеров;
▫️знание SOTA практик, чтение статей;
▫️опыт в NLP, IR, CV, ASR, TTS или RL;
▫️понимание обучения моделей на GPU;
▫️понимание специфики обучения LLM;
▫️опыт со Spark.
🟣Условия:
▫️в распоряжении сервера с A100 (80GB) и данные сервиса с миллионами пользователей;
▫️ классное оборудование и необходимый софт;
▫️работа в команде с топовыми специалистами;
▫️выделенные команды DWH, аналитиков, разработки и DevOps/MLOps для поддержки в сборе данных, экспериментах и инфраструктуре;
▫️риндинг группы, внутренние курсы по RL, ReсSys и аналитике;
▫️ДМС со стоматологией, корпоративные скидки, льготная ипотека в рамках зарплатного проекта, подписка на сервисы партнеров.
Контакты: @alina_katkova 😊
#вакансия #vacancy #datascientist #datascience #ml #machinelearning #RecSys #мск #спб #гибрид #hybrid #remote #удаленка
Мы создаём рекомендательную систему, которая является одним из ключевых ML–сервисов в Okko.
Простые задачи мы уже решили, остались интересные. Поэтому мы ищем специалиста с обширным опытом работы.
ЗП: 400 000 - 500 000 gross (с успешным кандидатом готовы обсуждать)
Формат работы: гибрид (офисы в Мск и Спб) или удаленка
Стэк: Python, Pytorch, AirFLow, ClickHouse
🟣Обязанности:
▫️исследование и реализация алгоритмов и практик машинного обучения в рекомендательных сценариях Okko;
▫️анализ исходных данных и результатов экспериментов с моделями.
🟣Требования:
▫️аналитические навыки, понимание принципов А/В тестирования;
▫️знание базовых алгоритмов и структур данных, знание Python и библиотек (numpy, pandas);
▫️знание классических ML алгоритмов (от линейных моделей до градиентного бустинга) и метрик классификации, регрессии, ранжирования;
▫️опыт разработки моделей от подготовки данных до продакшна;
▫️понимание работы современных нейросетей;
▫️знание свёрточных нейросетей и трансформеров для самостоятельного использования;
▫️умение оформлять и презентовать результаты работы.
🟣Будет плюсом:
▫️опыт распределённого обучения трансформеров;
▫️знание SOTA практик, чтение статей;
▫️опыт в NLP, IR, CV, ASR, TTS или RL;
▫️понимание обучения моделей на GPU;
▫️понимание специфики обучения LLM;
▫️опыт со Spark.
🟣Условия:
▫️в распоряжении сервера с A100 (80GB) и данные сервиса с миллионами пользователей;
▫️ классное оборудование и необходимый софт;
▫️работа в команде с топовыми специалистами;
▫️выделенные команды DWH, аналитиков, разработки и DevOps/MLOps для поддержки в сборе данных, экспериментах и инфраструктуре;
▫️риндинг группы, внутренние курсы по RL, ReсSys и аналитике;
▫️ДМС со стоматологией, корпоративные скидки, льготная ипотека в рамках зарплатного проекта, подписка на сервисы партнеров.
Контакты: @alina_katkova 😊
#вакансия #ml #engineer #scikit #TensorFlow #PyTorch
Machine Learning Engineer в сельскохозяйственной сфере
При отклике на вакансию сразу присылайте резюме @echeveria_woman
Отклики без резюме рассматриваться не будут!
Основные задачи:
- Создание и внедрение ML-моделей для анализа агроданных
- Оптимизация и поддержка моделей для работы с большими объемами данных
- Прогнозирование урожайности и мониторинг здоровья растений
Ключевые требования:
- 3+ лет опыта в ML
- Глубокие знания алгоритмов ML и анализа данных
- Владение Python и ML-библиотеками (scikit-learn,
TensorFlow, PyTorch и т.д.)
- Опыт работы с большими данными и CI/CD
Преимуществом будет:
- Опыт в агросфере
- Знание анализа изображений и сенсорных данных
- Работа с облачными платформами
Мы предлагаем:
- Вилку 3.5-5 тысяч долларов в месяц
- Гибкий график
- Работу в инновационной команде
- Возможности для роста
- Участие в значимых агропроектах
Machine Learning Engineer в сельскохозяйственной сфере
При отклике на вакансию сразу присылайте резюме @echeveria_woman
Отклики без резюме рассматриваться не будут!
Основные задачи:
- Создание и внедрение ML-моделей для анализа агроданных
- Оптимизация и поддержка моделей для работы с большими объемами данных
- Прогнозирование урожайности и мониторинг здоровья растений
Ключевые требования:
- 3+ лет опыта в ML
- Глубокие знания алгоритмов ML и анализа данных
- Владение Python и ML-библиотеками (scikit-learn,
TensorFlow, PyTorch и т.д.)
- Опыт работы с большими данными и CI/CD
Преимуществом будет:
- Опыт в агросфере
- Знание анализа изображений и сенсорных данных
- Работа с облачными платформами
Мы предлагаем:
- Вилку 3.5-5 тысяч долларов в месяц
- Гибкий график
- Работу в инновационной команде
- Возможности для роста
- Участие в значимых агропроектах
#вакансия #Москва #Fulltime #Senior #ML #Highload #BigData
Вакансия: Senior MLOps
Компания: X-Labs AI
Вилка: 350 000 - 450 000 руб.
X-Labs AI — это команда, которая живет машинным обучением и нейронными сетями. Мы создаем и внедряем крутые решения, которые двигают границы возможного и вдохновляют на новые свершения. У нас уже есть линейка продуктов, которые влияют на развитие генеративного ИИ.
Приглашаем тебя стать частью нашей команды, где у каждого есть шанс воплотить свои идеи и создавать что-то по-настоящему важное. Давай вместе работать, придумывать новое и строить будущее ИИ!
P.S. Если ты знаешь, как оптимизировать инференс LLM, то тебе точно к нам 🙂
💻 Чем предстоит заниматься:
Разработкой MLOps-инфраструктуры для задач генерации текста, аудио и видео:
- Оптимизацией использования ресурсов кластера;
- Развертыванием моделей в продакшн;
- Внедрением и поддержкой инструментов отслеживания жизненного цикла моделей и версионирования артефактов (WandB, MLFlow и др.);
- Постепенным развитием MLOps-практик (эффективный инференс LLM, Diffusion Models).
✏️ Чего мы от тебя ждем:
- Опыт работы в качестве DevOps/MLOps от 1 года;
- Базовых навыков работы с Kubernetes (k8s) и готовности глубоко погружаться в разработку и поддержку сервисов в этой среде;
- Опыта работы с микросервсной архитектурой;
- Навыков работы с MLOps инструментами (ClearML/WandB/MLflow и т.п.) или готовности быстро их освоить;
- Опыта работы с CI/CD инструментами.
✨ Будет плюсом:
- Опыт работы с IaC;
- Опыт развертывания LLM в продакшн;
- Опыт оптимизации моделей.
❤️ Что мы предлагаем:
- Возможность развиваться в области MLOps с современными Gen AI моделями;
- Возможность поработать с большим высоконагруженным кластером;
- Работа с новейшими и передовыми архитектурами моделей;
- Сильную команду, с которой можно расти;
- Комфортный офис в Москва-Сити или в Минске;
- Гибкое начало рабочего дня;
- Sick days;
- ДМС;
- Корпоративную технику и все необходимое для работы.
Хочешь узнать подробнее? Пиши напрямую 🐭 @dzherry
Вакансия: Senior MLOps
Компания: X-Labs AI
Вилка: 350 000 - 450 000 руб.
X-Labs AI — это команда, которая живет машинным обучением и нейронными сетями. Мы создаем и внедряем крутые решения, которые двигают границы возможного и вдохновляют на новые свершения. У нас уже есть линейка продуктов, которые влияют на развитие генеративного ИИ.
Приглашаем тебя стать частью нашей команды, где у каждого есть шанс воплотить свои идеи и создавать что-то по-настоящему важное. Давай вместе работать, придумывать новое и строить будущее ИИ!
P.S. Если ты знаешь, как оптимизировать инференс LLM, то тебе точно к нам 🙂
💻 Чем предстоит заниматься:
Разработкой MLOps-инфраструктуры для задач генерации текста, аудио и видео:
- Оптимизацией использования ресурсов кластера;
- Развертыванием моделей в продакшн;
- Внедрением и поддержкой инструментов отслеживания жизненного цикла моделей и версионирования артефактов (WandB, MLFlow и др.);
- Постепенным развитием MLOps-практик (эффективный инференс LLM, Diffusion Models).
✏️ Чего мы от тебя ждем:
- Опыт работы в качестве DevOps/MLOps от 1 года;
- Базовых навыков работы с Kubernetes (k8s) и готовности глубоко погружаться в разработку и поддержку сервисов в этой среде;
- Опыта работы с микросервсной архитектурой;
- Навыков работы с MLOps инструментами (ClearML/WandB/MLflow и т.п.) или готовности быстро их освоить;
- Опыта работы с CI/CD инструментами.
✨ Будет плюсом:
- Опыт работы с IaC;
- Опыт развертывания LLM в продакшн;
- Опыт оптимизации моделей.
❤️ Что мы предлагаем:
- Возможность развиваться в области MLOps с современными Gen AI моделями;
- Возможность поработать с большим высоконагруженным кластером;
- Работа с новейшими и передовыми архитектурами моделей;
- Сильную команду, с которой можно расти;
- Комфортный офис в Москва-Сити или в Минске;
- Гибкое начало рабочего дня;
- Sick days;
- ДМС;
- Корпоративную технику и все необходимое для работы.
Хочешь узнать подробнее? Пиши напрямую 🐭 @dzherry
#ТБанк #вакансия #ML #NLP #NaturalLanguageProcessing #LLM #RecSys #CV #senior #middle
Ищем ML-engineer в Т-Банк👋
Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т-Банка: внедряем в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования.
Кратко про работу в команде:
▪️Делимся опытом во всех областях машинного обучения - рекомендации, компьютерное зрение, голосовые технологии и работа с текстом и языком.
▪️Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области.
▪️Фокусируемся на принципе AI-first и не копим легаси.
▪️Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2-3 раза в год.
Основные задачи:
- Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды.
- Улучшать качество моделей в различных сценариях.
- Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры.
- Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом.
Ожидания по опыту:
- Опыт работы от 2-х лет в индустриальных ML проектах (включая этап доставки предсказаний и моделей до прода)
У вас есть опыт разработки моделей с использованием современных DL-фреймворков (Pytorch, Jax/Tensorflow и других) и их применения в продакшене.
- Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения.
- Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты.
- Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных.
- Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты на основе прочитанного.
- Знаете Linux, Git, Bash и Docker.
Мы предлагаем:
▫️Гибридный формат работы.
▫️Платформу обучения и развития «Т-Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии.
▫️Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев.
▫️Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании.
▫️Сервисы для поддержки сотрудника по психологическим, юридическим и финансовым вопросам.
▫️Три дополнительных дня отпуска в год.
▫️Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании.
Присылайте резюме и вопросы мне в tg @aetern1tas или на почту v.savenkova@tbank.ru. Буду рада ответить на вопросы и сориентировать по вакансиям💻
Ищем ML-engineer в Т-Банк
Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т-Банка: внедряем в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования.
Кратко про работу в команде:
▪️Делимся опытом во всех областях машинного обучения - рекомендации, компьютерное зрение, голосовые технологии и работа с текстом и языком.
▪️Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области.
▪️Фокусируемся на принципе AI-first и не копим легаси.
▪️Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2-3 раза в год.
Основные задачи:
- Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды.
- Улучшать качество моделей в различных сценариях.
- Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры.
- Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом.
Ожидания по опыту:
- Опыт работы от 2-х лет в индустриальных ML проектах (включая этап доставки предсказаний и моделей до прода)
У вас есть опыт разработки моделей с использованием современных DL-фреймворков (Pytorch, Jax/Tensorflow и других) и их применения в продакшене.
- Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения.
- Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты.
- Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных.
- Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты на основе прочитанного.
- Знаете Linux, Git, Bash и Docker.
Мы предлагаем:
▫️Гибридный формат работы.
▫️Платформу обучения и развития «Т-Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии.
▫️Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев.
▫️Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании.
▫️Сервисы для поддержки сотрудника по психологическим, юридическим и финансовым вопросам.
▫️Три дополнительных дня отпуска в год.
▫️Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании.
Присылайте резюме и вопросы мне в tg @aetern1tas или на почту v.savenkova@tbank.ru. Буду рада ответить на вопросы и сориентировать по вакансиям
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#datascience #remote #ML
Компания: BrainShells;
Позиция: Senior Data Science;
Вилка: от 6000$ до 12000$;
Формат: удаленная работа;
Занятость: full-time;
Опыт: от 6 лет.
Мы - динамично развивающий стартап, решающими различные задачи deep learning: генерации текста, аудио и видео, а также проводим транскрибацию, распознавание объектов на видео, также решаем задачи по обогащению данных: сбор данных из соцсетей, видеохостингов и тд. Мы сфокусированы на применении SOTA-решений для этих проектов, а также поддержке и мониторинге работающих решений.
Находимся в поиске Senior Data Science в нашу команду
Чем предстоит заниматься:
- Применение SOTA DL-решений для конкретных AI-задаx
- Tuning существующих решений: дообучение NN, улучшение используемых алгоритмов, оптимизация производительности;
- Анализ внешних фреймворков и исправление программных багов;
- Масштабирование существующего решений;
Требования к кандидату:
- Опыт работы от 6 лет;
- Опыт коммерческой разработки с нуля;
- Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении
- Понимание классических ML-алгоритмов, знание SOTA-решений и архитектур в одной из областях: NLP, CV, TTS
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
- Английский язык B2 и выше.
Будет плюсом:
- Наличие побед в Kaggle;
- Прохождение ШАД.
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
- Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
- Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа без привязке к стране.
Для отклика пишите @perovvaa 📩
Компания: BrainShells;
Позиция: Senior Data Science;
Вилка: от 6000$ до 12000$;
Формат: удаленная работа;
Занятость: full-time;
Опыт: от 6 лет.
Мы - динамично развивающий стартап, решающими различные задачи deep learning: генерации текста, аудио и видео, а также проводим транскрибацию, распознавание объектов на видео, также решаем задачи по обогащению данных: сбор данных из соцсетей, видеохостингов и тд. Мы сфокусированы на применении SOTA-решений для этих проектов, а также поддержке и мониторинге работающих решений.
Находимся в поиске Senior Data Science в нашу команду
Чем предстоит заниматься:
- Применение SOTA DL-решений для конкретных AI-задаx
- Tuning существующих решений: дообучение NN, улучшение используемых алгоритмов, оптимизация производительности;
- Анализ внешних фреймворков и исправление программных багов;
- Масштабирование существующего решений;
Требования к кандидату:
- Опыт работы от 6 лет;
- Опыт коммерческой разработки с нуля;
- Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении
- Понимание классических ML-алгоритмов, знание SOTA-решений и архитектур в одной из областях: NLP, CV, TTS
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
- Английский язык B2 и выше.
Будет плюсом:
- Наличие побед в Kaggle;
- Прохождение ШАД.
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
- Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
- Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа без привязке к стране.
Для отклика пишите @perovvaa 📩
#ETL, #data_engineer, #ML, #Highload #BigData #работа #офис
Middle Data Engineer
Формат работы: Офис в Москве/Минске
Компания: X-Labs
ЗП (net): 150 000 – 300 000 руб.
XLabs AI — это команда, которая живет машинным обучением и нейронными сетями. Мы создаем и внедряем крутые решения, которые двигают границы возможного и вдохновляют на новые свершения. У нас уже есть линейка продуктов, которые влияют на развитие генеративного ИИ. Если ты работал с BigData и знаешь, что такое шардинг, то тебе точно к нам.
Стек технологий: Python, MongoDB, Redis, S3, SQL, AirFlow, Git, Docker, K8s, dvc.
Чем предстоит заниматься:
- Разработка собственного Data Catalog;
- Разработка и проектирование хранилища данных для обучения Gen AI моделей (и не только);
- Разработка и поддержка ETL процессов на Python и Spark с использованием Airflow;
- Работа с различными системами хранения (MongoDB, Redis, S3).
Чего мы от тебя ждем:
- Высоких навыков промышленной разработки на Python;
- Понимания основ ML и нейронных сетей;
- Опыта сбора и фильтрации данных для ML моделей (NLP, Video, Audio);
- Опыта работы с S3, AirFlow, Git, Docker;
- Опыта выстраивания и оптимизации ETL-процессов;
- Готовности брать инициативу;
- Мотивируешься смелыми вызовами и нестандартными задачами.
Будет плюсом:
- Опыт работы с большими объёмами данных (>10Tb);
- Опыт работы с изображениями, видео или аудио.
Что мы предлагаем:
- Сильную команду, с которой можно расти;
- Возможность попробовать себя в разных модальностях данных (NLP, Video, Audio);
- Комфортный офис в Москва-Сити или в Минске с бесплатным кофе и снеками;
- Корпоративную технику и все необходимое для работы;
- Гибкое начало рабочего дня;
- Sick days;
- ДМС.
Скинуть резюме или задать вопрос можно @nika_vikitina
Middle Data Engineer
Формат работы: Офис в Москве/Минске
Компания: X-Labs
ЗП (net): 150 000 – 300 000 руб.
XLabs AI — это команда, которая живет машинным обучением и нейронными сетями. Мы создаем и внедряем крутые решения, которые двигают границы возможного и вдохновляют на новые свершения. У нас уже есть линейка продуктов, которые влияют на развитие генеративного ИИ. Если ты работал с BigData и знаешь, что такое шардинг, то тебе точно к нам.
Стек технологий: Python, MongoDB, Redis, S3, SQL, AirFlow, Git, Docker, K8s, dvc.
Чем предстоит заниматься:
- Разработка собственного Data Catalog;
- Разработка и проектирование хранилища данных для обучения Gen AI моделей (и не только);
- Разработка и поддержка ETL процессов на Python и Spark с использованием Airflow;
- Работа с различными системами хранения (MongoDB, Redis, S3).
Чего мы от тебя ждем:
- Высоких навыков промышленной разработки на Python;
- Понимания основ ML и нейронных сетей;
- Опыта сбора и фильтрации данных для ML моделей (NLP, Video, Audio);
- Опыта работы с S3, AirFlow, Git, Docker;
- Опыта выстраивания и оптимизации ETL-процессов;
- Готовности брать инициативу;
- Мотивируешься смелыми вызовами и нестандартными задачами.
Будет плюсом:
- Опыт работы с большими объёмами данных (>10Tb);
- Опыт работы с изображениями, видео или аудио.
Что мы предлагаем:
- Сильную команду, с которой можно расти;
- Возможность попробовать себя в разных модальностях данных (NLP, Video, Audio);
- Комфортный офис в Москва-Сити или в Минске с бесплатным кофе и снеками;
- Корпоративную технику и все необходимое для работы;
- Гибкое начало рабочего дня;
- Sick days;
- ДМС.
Скинуть резюме или задать вопрос можно @nika_vikitina