#middle #гибрид



Урал Логистика
ML-инженер (Python, PyTorch, fine-tuning)
Формат работы: офис или гибрид (Москва)

☑️ Чем предстоит заниматься
-Строить конвейеры подготовки данных: сбор, очистку, нормализацию, дедупликацию и разметку
-Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения
-Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей
-Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями
-Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям
-Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных
-Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру
-Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, pandas, SQL, PostgreSQL, Airflow (или аналог), MLflow (или аналог), vLLM, CUDA, Docker, Kubernetes

Контакты: kudryashova.e@ulgroup.ru

Python Job в Telegram | в VK | в Max
Просмотры: 81
Открыть в MAX Сообщить о неточности

Репосты публикации

Публикация канала

Сообщить о неточности

Опишите, что нужно исправить. Если есть источник, добавьте ссылку.

Вы покидаете datool.ru

Ссылка ведёт на внешний сайт. datool.ru не отвечает за его содержимое — проверьте адрес, прежде чем вводить пароли или платёжные данные.

Переход через 10 с

Перейти