Wir verwenden technische Cookies und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Yandex Metrica (Daten werden auf Servern in Russland gespeichert) läuft nur mit Ihrer Einwilligung. Wir verkaufen keine Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Stellen und Unternehmensseiten sind für alle offen; Links zu den Anzeigen und Ihre persönliche Stellenauswahl gibt es nach der Registrierung. Registrieren →
← Alle Stellen

Оформление по договору с ИП

seniorremoteRUvor 2 Wo.
Markteinblicke
📊 AI / ML / Data Science: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
ci/cddockerfastapimlflowmlopsnumpypandaspythonscikit-learnspacytransformers
Details
Methoden
CI/CD, MLOps
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung

#вакансия #fulltime #удаленка #Senior

Локация: РФ
Формат: Удаленно
  • Период: долгосрок
  • Занятость: фуллтайм
  • Оформление по договору с ИП
  • Оплата: от 1200 рублей в час до 1500 рублей в час

Applied Scientist / MLOps Engineer (Обезличивание данных / Privacy AI)

Чем предстоит заниматься (Ключевые задачи):
  • Развитие классификатора данных для полей БД (Tabular ML)
  • Развитие существующей ML-модели (RandomForest), которая выявляет ПДн в полях баз данных на основе метаданных и значений.
  • Обучение модели распознаванию новых типов данных (например, VIN-номера, специфические идентификаторы).
  • Повышение качества классификации: исправление ошибок (например, обнаружение сложных форматов телефонов).
  • Решение задачи со «смешанными данными»: обучение модели корректно работать, когда в одной колонке БД вперемешку находятся ФИО, адреса и телефоны.
  • Особенность: Оптимизация модели для высокой скорости работы на CPU, так как системе предстоит проводить полное сканирование БД объемом в несколько ТБ.
  • Создание модели для выявления данных в произвольном тексте (NLP / NER)
  • Разработка архитектуры и обучение NER-модели (Named Entity Recognition) для поиска ПДн в неструктурированном тексте.
  • Работа с различными форматами файлов: TXT, DOCX, PDF (включая распознавание текста) и логами.
  • Реализация пайплайнов очистки и нормализации «шумных» данных перед подачей в модель.
Наши ожидания от вас (Требования):
Опыт и лидерство:

Опыт разработки и внедрения ML-моделей в production от 3-х лет. Опыт ведения полного цикл

Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs