Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
The client operates as a global leader in the technology, information, and internet industry, focusing on the development and evaluation of frontier artificial intelligence systems.
задачи
Work with real-world ML codebases to support MLE Bench–style evaluation tasks;
Build, run, and modify model training, evaluation, and inference pipelines;
Prepare datasets, features, and metrics for ML benchmarking and validation;
Debug, refactor, and improve production-like ML systems for correctness and performance;
Evaluate model behavior, failure modes, and edge cases relevant to benchmark tasks.
требования
Minimum 3+ years of overall experience as a machine learning engineer or software engineer (ML-focused);
Strong proficiency in Python for machine learning and data workflows;
Hands-on experience with model training, evaluation, and inference pipelines;