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.

Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.Этюды для программистов на Python from kr


Telegram Этюды для программистов на Python
FROM USA