Data scientist ML Space & AI Services

Data scientist ML Space & AI Services

Приглашаем в команду AI Cloud SberCloud, которая занимается развитием продукта ML Space - платформы для ML-разработки полного цикла: от трансфера и хранения BigData до деплоя и автоматического масштабирования готовой модели. Это единственный в мире сервис с возможностью распределенного обучения на 1000+ GPU Tesla v100 - благодаря суперкомпьютеру Christofari. Активно растем и масштабируемся, создаем новые продукты – маркетплейсы DataHub и AI Services и многое другое, в связи с чем расширяем текущие команды.

Откликнуться
Arrow
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
Future
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
SberCloud.Advanced
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Ai Cloud
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari
Christofari

Вам предстоит:

Участие в создании и развитии сервисов разметки (в т.ч. автоматической), MLOps, а также сервисов Model и dataset registry в ML Space;

Адаптация и доработка имеющихся и OpenSource компонентов под сервисы платформы ML Space;

Создание собственного, а также модерация и адаптация партнерского контента (моделей, датасетов, контейнеров) для размещения в маркетплейсе для ML-разработки DataHub;

Создание собственных, а также модерация и развертывание готовых партнерских моделей на базе инфраструктуры и функционала ML Space в качестве приложений - AI Services (OCR, Text to speech/Speech to text, Vision API и др.);

Взаимодействие с командами разработки для проработки, проектирования общих технических решений.

Требования:

Хорошее знание Python (в том числе опыт работ с Python ML+DL frameworks (Pandas, NumPy, sklearn, SciPy, Pytorch, Tensorflow)), опыт разработки от 3 лет;

Опыт решения сложных практических задач с использованием машинного обучения;

Опыт в разработке MLOps решений;

Опыт работы с контейнерами Docker и с системами оркестрации (kubernetes);

Опыт работы в Linux средах обязателен;

Уверенные знания в области классического машинного обучения, оценки качества, визуализации, интерпретации результатов моделирования;

Понимание методологий минимум в 3 из перечисленных направлений: технологии CV, NLP, рекомендательные системы, оптимизация моделей (прунинг/под железо), временные ряды;

Знания методов препроцессинга данных разных типов;

Знание методов вывода моделей в инференс;

Понимание REST, опыт работы с python-фреймворками (FastAPI, Flask и т.п.), понимание gRPC будет плюсом;

Знание систем контроля версий, опыт коллективный разработки в Jira, Сonfluence, GitLab, BitBucket и т.д.).

Будет плюсом:

Понимание механизмов распределенных вычислений (MPI, torch.distributed, horovod, Spark);

Понимание принципов работы экосистемы Hadoop (Map-Reduce, Hive, Spark и т.д.), знание SQL;

Хороший алгоритмический бэкграунд;

Победы на ML-cоревнованиях (например, Kaggle);

Участие спикером в ивентах, вебинарах для DS-комьюнити.

Условия:

Неограниченный доступ к ML Space и суперкомпьютеру Christofari;

Заряженная команда профессионалов;

Интересные продукты, проекты, пользователи;

Возможности развития и роста;

Офис напротив Библиотеки им Ленина;

Гибкое начало рабочего дня, а также возможна удаленка;

ДМС + стоматология;

Корпоративные скидки для сотрудников Группы Сбербанк;

Льготные условия кредитования.

Отправить резюме