Senior/Lead Machine Learning Engineer
В архиве с 28 сентября 2019
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Machine learning Engineer
от 40 000 ₽Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Зона ответственности: - классификаторы на проектах. - контроль качества модели. - анализ данных. - формирование гипотез возникновения ошибок. - основные метрики расчета точности классификатора/детектора. -
проектные данные. - математическое образование. - владения linux.
Senior Data Engineer
до 450 000 ₽Москва, Белорусская и еще 1
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Предстоит работать с высоконагруженной инфраструктурой, повышать надежность, производительность и расширяемость пайплайнов данных, проектировать и разрабатывать модели данных и отчетность для...
Опыт от 3 до 6 лет
Работать с данными разной модальности - табличными, графовыми, текстовыми, изображениями и видео. Самостоятельно формулировать гипотезы и проверять их, конструировать фичи, проводить...
Понимание и опыт применения основных методов машинного обучения и знание принципов статистического анализа. Опыт production-разработки на Python и знание...
Senior Backend Engineer
от 350 000 ₽Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Поддержка / развитие текущего API с 100+ млн пользователей. Администрирование / тонкая настройка GCP, AWS, GKE с большим количеством инстансов.
Опыт работы от 3 лет. Экспертное понимание GCP, AWS, S3. Экспертное владение Golang. Экспертное владение Linux/Bash.
Senior Data Engineer
от 400 000 ₽Опыт от 3 до 6 лет
Формировать прогрессирующую систему анализа данных на продукте и масштабировать кросс-продуктовую аналитику. Улучшать систему качественного, количественного анализа данных.
Знание статистики и математический бекграунд. Навыки владения инструментами: Hadoop, Spark, Python, SQL. Оценка и знание сложностей и оценок алгоритмов.
Machine Learning Engineer
150 000 – 200 000 ₽Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Реализация архитектур моделей и пайплайнов обработки данных: изображения, временные ряды, табличные данные. Обучение, валидация, вывод моделей в прод.
Высшее техническое образование. Знание основ математической статистики и теории вероятностей. Знание базовых алгоритмов и структур данных. Понимание методов и подходов...
Москва