О позиции
В Центре квантовых технологий Сбер открыта вакансия стажёра ML-инженера. Это отличная возможность для начала карьеры в области машинного обучения и квантовых технологий. Вы будете работать в команде профессионалов, занимающихся разработкой и внедрением передовых технологий, что позволит вам получить уникальный опыт в быстро развивающейся области.
Чем вы будете заниматься
- Участие в разработке алгоритмов машинного обучения для решения практических задач.
- Анализ данных и подготовка отчетов о результатах работы моделей.
- Сотрудничество с другими командами для интеграции решений в существующие системы.
- Участие в научных исследованиях и разработках в области квантовых технологий.
- Поддержка и оптимизация существующих ML-моделей.
Требования
- Знания основ машинного обучения и статистики.
- Опыт работы с языками программирования Python или R.
- Понимание принципов работы нейронных сетей.
- Способность работать в команде и желание учиться.
- Готовность к решению нестандартных задач.
Будет плюсом
- Опыт работы с библиотеками для машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch).
- Знания в области квантовых вычислений.
- Опыт участия в проектах с открытым исходным кодом.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата и возможность карьерного роста.
- Работа в дружной команде профессионалов.
- Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- Обучение и развитие в области машинного обучения и квантовых технологий.
Вакансия стажёра ML-инженера в Сбер предлагает интересные задачи и возможность обучения. Условия хорошие, но зарплата ниже среднего для стажировок в IT.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия и деревья решений, а также опыт работы с библиотеками Python, такими как scikit-learn и TensorFlow.
Способность к самоорганизации и управлению временем, так как работа будет удаленной и требует высокой степени ответственности за выполнение задач без постоянного контроля.
Интерес к квантовым технологиям и готовность к обучению новым концепциям, что поможет адаптироваться к быстроменяющимся требованиям в области AI/ML.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев