Что предлагает команда:
- мы помогаем друг другу расти и добиваться результатов, решая прикладные задачи;
- у нас есть MLOps’ы, которые помогут не запутаться в инфраструктуре;
- не боимся использовать новые технологии и пробовать новые идеи;
- результаты твоей работы почувствуют на миллионах устройств по всему миру;
- используем Spark-кластер и GPU-кластер, чтобы обрабатывать огромные коллекции файлов;
- при желании о результатах работы можно рассказывать в статьях и на конференциях.
Требования:
- умеешь писать чистый и понятный код на современном Python;
- хорошо ориентируешься в классическом ML и соответствующих библиотеках (scikit-learn, CatBoost);
- имеешь опыт разработки систем на базе LLM: написание агентных систем, RAG-пайплайнов;
- помнишь, что такое доверительный интервал;
- умеешь писать несложные Docker-файлы (или готов научиться).
