Usiamo cookie tecnici e il registro anonimo delle visite di Zorky. Yandex Metrica (dati conservati su server in Russia) funziona solo con il tuo consenso. Non vendiamo mai dati. Ulteriori informazioni su cookie e statistiche.
Zorky è in modalità test: è tutto gratuito. Le offerte e le pagine delle aziende sono aperte a tutti; i link agli annunci e la tua selezione personale si aprono dopo la registrazione. Registrati →
← Tutte le offerte

Оформление по договору с ИП

seniorremoteRU3 sett. fa
Analisi del mercato
📊 AI / ML / Data Science: stipendi e domanda sul mercato
Stack
ci/cddockerfastapimlflowmlopsnumpypandaspythonscikit-learnspacytransformers
Dettagli
Practices
CI/CD, MLOps
Mostra azienda e link
Gratis, dopo l'accesso.
Candidati
Carica il tuo CV: datori di lavoro e recruiter di diversi paesi che cercano il tuo profilo potranno contattarti direttamente.
Invia il tuo CV →
Descrizione

#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

Descrizione completa, azienda e link per candidarti: dopo l'accesso. Accedi
I contatti del datore di lavoro (email/telefono/telegram) sono nascosti nell'anteprima pubblica. Invia il tuo CV così i datori di lavoro possono contattarti direttamente.
Segnala questo annuncio
Domanda urgente? Scrivi a @termdocs