О позиции
Мы ищем Junior специалиста по разработке нейронных сетей для работы в команде Альфа-Банка. Ваша роль будет заключаться в проведении модельных экспериментов и написании пайплайнов для сбора данных и обучения. Эта позиция Junior специалиста по разработке нейронных сетей предлагает вам возможность работать с современными технологиями и вносить вклад в инновационные решения в области финансовых технологий.
Чем вы будете заниматься
- Проведение модельных экспериментов для проверки продуктовых гипотез.
- Написание пайплайнов для сбора данных и обучения.
- Совместная с командой MLOps интеграция разработанных моделей в продакшн.
- Выстраивание процессов разметки данных и мониторинга внедренных решений совместно со смежными командами.
- Коммуникация с бизнес-заказчиками для уточнения требований.
- Поддержка и улучшение существующих моделей.
Требования
- Практический опыт в работе с NLP моделями: учебные проекты, соревнования, стажировки или хакатоны.
- Знание и понимание архитектур трансформеров.
- Уверенное владение Python и ML-стеком (PyTorch, transformers) на уровне написания кастомных пайплайнов обучения и инференса.
- Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop).
- Владение базовым набором навыков для разработки: bash, git, docker и т.д.
Будет плюсом
- Опыт работы в команде с использованием Agile методологий.
- Знание других языков программирования, таких как Java или C++.
- Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure).
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата и возможности для карьерного роста.
- Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- Поддержка в обучении и развитии профессиональных навыков.
- Участие в интересных проектах в области финансовых технологий.
Вакансия предлагает интересные задачи в области разработки нейронных сетей, но требует определённого уровня навыков и опыта. Условия работы привлекательные, но зарплата может быть ниже для более опытных специалистов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения, такими как PyTorch и Transformers, что позволяет эффективно разрабатывать и тестировать нейронные сети.
Способность работать в удаленном режиме, что подразумевает высокий уровень самоорганизации и ответственности за выполнение задач без постоянного контроля со стороны руководства.
Открытость к обучению и экспериментированию с новыми технологиями, такими как Spark и Hadoop, что необходимо для оптимизации процессов обработки данных и обучения моделей.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости отрасли
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев