Потрібні навички та досвід для цієї ролі:

• досвід роботи у ролі інженера з машинного навчання або даних за напрямом проєктування;
• досвід створення та розгортання пайплайнів машинного навчання та обробки даних;
• хороші знання та досвід розробки на Python;
• розуміння концепцій та кращих практик для ефективного розгортання і підтримки моделей машинного навчання;
• глибоке розуміння екосистеми машинного навчання Python (PyTorch, TensorFlow, NumPy, pandas, sklearn, XGBoost тощо);

• досвід роботи з платформами/технологіями, пов’язаними з практиками для ефективного розгортання та підтримки моделей машинного навчання, такими як AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI/AI Platform, Databricks MLflow, Kubeflow, Airflow, Argo Workflow, TensorFlow Extended (TFX) тощо;
• досвід роботи з базовими інструментами розробки програмного забезпечення, наприклад git, середовищем безперервної інтеграції та розгортання ПЗ (такими як Jenkins або Buildkite), PyPI, Docker, Kubernetes, юніт-тестами та об’єктно-орієнтованим проєктуванням в цілому.

Потрібні навички та досвід для цієї ролі:

• 5+ років досвіду в Data Science із фокусом на розробку генеративних моделей (LLMs, GANs, VAE, Diffusion models);
• досвід роботи з Computer vision, Natural Language Processing problems;
• досвід роботи з мультимодальними даними (зображення, тексти, аудіо тощо);
• досвід використання Open AI GPTx та дотренування;
• досвід написання готового до впровадження коду з використанням кращих інженерних практик;
• навички програмування на Рython;

• навички роботи принаймні з одним із поширених фреймворків глибинного навчання, таких як Pytorch, Tensorflow тощо;
• досвід оптимізації виробництва моделей глибинного навчання;
• досвід роботи принаймні з однією хмарною платформою (AWS, Azure, GCP);
• відмінні комунікативні навички;
• знання письмової та усної англійської мови на рівні Upper-Intermediate і вище (В2+).

Потрібні навички та досвід для цієї ролі:

• 3+ (Senior) та 5+ (Lead) років досвіду в Data Science із фокусом на розробку генеративних моделей (LLMs, GANs, VAEs, Diffusion models);
• розуміння роботи OpenAI GPT-x та досвід роботи з fine-tuning моделями;
• підтверджений досвід написання production-ready коду з використанням кращих інженерних практик;
• сильні навички програмування на Python;
• досвід у computer vision та обробці природної мови (NLP), включно з роботою з мультимодальними даними (зображення, текст, аудіо тощо);

• володіння принаймні одним фреймворком глибокого навчання, таким як PyTorch, TensorFlow тощо;
• досвід оптимізації моделей глибокого навчання для розробки;
• практичний досвід роботи з принаймні однією хмарною платформою (AWS, Azure, GCP);
• відмінні комунікативні навички;
• рівень письмової та розмовної англійської — Upper-Intermediate (B2+) або вище.

Потрібні навички та досвід для цієї ролі:

• досвід роботи в Machine Learning Engineering;
• впевнене володіння Apache Spark, Databricks, MLOps, Microsoft Azure та Python;
• хороші комунікаційні навички англійською мовою (рівень B2 і вище);
• готовність працювати за PST-графіком щонайменше до 20:00 за київським часом.

Буде перевагою:

• практичний досвід роботи з Docker та Kubernetes;
• знання LangChain та досвід роботи з великими мовними моделями (LLMs);
• розуміння підходів та методів Natural Language Processing (NLP).