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
Островок создаёт продукты для путешественников, тревел-агентов и отельеров по всему миру.
задачи
Вести ML-проекты от постановки задачи до поддержки в продакшене;
Совместно с дата-инженерами формировать датасеты и требования к данным, оценивать реализуемость, риски и ограничения;
Совместно с дата-аналитиками участвовать в дизайне и анализе A/B-тестов: определять метрики и сплиты, интерпретировать результаты и готовить рекомендации по выкатке решений;
Разрабатывать и обучать модели классического машинного обучения и DL, включая решения на эмбеддингах текста и изображений;
Проводить офлайн-оценку и анализировать ошибки;
Передавать модель и код в продакшен в виде Python-сервиса;
Сопровождать релизы и интеграции;
Отвечать за качество модели после запуска: отслеживать метрики, мониторинг, дрейф и деградацию, формировать план улучшений и регламенты поддержки.
требования
Опыт ведения ML-проектов от постановки задачи до поддержки в продакшене;
Отличное понимание классического машинного обучения: feature engineering, бустинги, классификация и регрессия, кросс-валидация, подбор порогов и калибровка;
Опыт работы с DL и PyTorch или TensorFlow, понимание принципов fine-tuning и инференса моделей;
Уверенное владение Python на уровне production-качества: читаемый код, тесты критичных компонентов, упаковка моделей и артефактов, интеграция в сервис;