ML-разработчик
Posted 2
views
Задачи
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения для семантического анализа текстовых и веб-данных.
- Построение систем автоматической категоризации и кластеризации контента на основе неструктурированных источников.
- Разработка алгоритмов для генерации кратких текстовых представлений (summary / description) с использованием NLP-подходов.
- Проектирование и оптимизация моделей, работающих со слабо структурированными и шумными данными.
- Построение и анализ графовых представлений данных, выявление связей и закономерностей.
Требования
- Практический опыт работы с фреймворками: PyTorch, TensorFlow, Keras.
- Понимание архитектур сверточных нейронных сетей: ResNet, EfficientNet, DenseNet.
- Опыт построения нейронных сетей с нуля и адаптации предобученных моделей.
- Опыт работы с несбалансированными выборками и задачами многоклассовой классификации.
- Практический опыт применения классических алгоритмов машинного обучения на табличных данных (scikit-learn).
- Опыт анализа и предобработки данных с использованием pandas, NumPy.
- Feature engineering, оценка и валидация моделей.
- Опыт построения ETL-пайплайнов для обработки данных и подготовки к обучению моделей.
- Опыт очистки, трансформации и подготовки данных для ML-задач.