Telegram Group & Telegram Channel
Позитивная ML-команда 🟥 в поисках Senior ML Engineer (удаленка + семь офисов в России).

👉 Задачи:
- Предстоит применять техники машинного обучения/статистики/анализа данных или понимать, что можно решить проще и эффективнее традиционными способами для продуктов ⬜️ (обнаружение атак в реальном времени, пост анализ, классификация протоколов, детектирования аномалий, поиск похожих инцидентов и новых "знаний").
- Предстоит внедрять решения в продукты, включая проектирование частей ML-компонент, использующих ML-модели, написания кода для частей, использующих ML-компоненты продукта, проходить код ревью и взаимодействовать с разработчиками продуктов, различных их частей.
- Также предстоит сталкиваться и думать над актуальными проблемами ML-безопасности (как offence так и defence) и способами их решения — это не совсем исследовательская позиция, но быть вовлеченным или желать вовлекаться в актуальные проблемы как ML так и ИБ очень важно.

👉 Что ждём от кандидата:
- Опыт работы на ML позиции > 3 лет.
- Понимание основ статистики, техник машинного обучения в частности глубокого обучения, а также опыт работы с какими-то конкретными задачами. Важна не супер-глубина, сколько умение решать задачу относительно целей и ограничений.
- Хорошие технические познания в Python, опыт с другими языками тоже приветствуются.
- Опыт работы с Linux-based ОС, Docker.
- Знания основ CS: алгоритмы и структуры данных (не на уровне олимпиадников, а на уровне опыта применения).
- Опыт работы в командах c agile/kanban процессами.
- Опыт доведения прототипов до прода.

#вакансии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/init_python/148
Create:
Last Update:

Позитивная ML-команда 🟥 в поисках Senior ML Engineer (удаленка + семь офисов в России).

👉 Задачи:
- Предстоит применять техники машинного обучения/статистики/анализа данных или понимать, что можно решить проще и эффективнее традиционными способами для продуктов ⬜️ (обнаружение атак в реальном времени, пост анализ, классификация протоколов, детектирования аномалий, поиск похожих инцидентов и новых "знаний").
- Предстоит внедрять решения в продукты, включая проектирование частей ML-компонент, использующих ML-модели, написания кода для частей, использующих ML-компоненты продукта, проходить код ревью и взаимодействовать с разработчиками продуктов, различных их частей.
- Также предстоит сталкиваться и думать над актуальными проблемами ML-безопасности (как offence так и defence) и способами их решения — это не совсем исследовательская позиция, но быть вовлеченным или желать вовлекаться в актуальные проблемы как ML так и ИБ очень важно.

👉 Что ждём от кандидата:
- Опыт работы на ML позиции > 3 лет.
- Понимание основ статистики, техник машинного обучения в частности глубокого обучения, а также опыт работы с какими-то конкретными задачами. Важна не супер-глубина, сколько умение решать задачу относительно целей и ограничений.
- Хорошие технические познания в Python, опыт с другими языками тоже приветствуются.
- Опыт работы с Linux-based ОС, Docker.
- Знания основ CS: алгоритмы и структуры данных (не на уровне олимпиадников, а на уровне опыта применения).
- Опыт работы в командах c agile/kanban процессами.
- Опыт доведения прототипов до прода.

#вакансии

BY Этюды для программистов на Python


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/init_python/148

View MORE
Open in Telegram


Этюды для программистов на Python Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.

Этюды для программистов на Python from hk


Telegram Этюды для программистов на Python
FROM USA