C 2003 года мы предоставляем эффективные логистические решения!

В наших Сотрудниках и Кандидатах мы ценим прежде всего:

ЧестностьИзбегать обмана и манипуляции, стремиться «быть, а не казаться»В. Тарасов «Технология жизни. Книга для героев»

Активную жизненную позициюБыть субъектом, а не объектом, что значит иметь желание, цели и стратегию для их достиженияАктивная жизненная позиция = инициатива + активные действия

Открытость новому опыту и постоянное повышение своей квалификацииSTALOGISTIC всегда мотивирует и способствует персональному обучению, которое сделает тебя лучше и приведет к профессиональному результату. Обучайся постоянно и делись результатами своего обучения с коллегами

НадежностьСпособность выполнять взятые обязательства качественно и в срокОбещая — планируй, пообещал — делай

ДисциплинуЭто делать то, что надо, вместо того, что хочется; «не потому что, а для того, чтобы» В. Тарасов

РезультативностьДолжна измеряться не вложенными усилиями и потраченным временем, а конкретным достигнутым результатом

Способность к эксперименту«Твёрдый характер должен сочетаться с гибкостью разума»Люк де Клапье Вовенарг

Наш Департамент информационных технологий в поиске ML-инженера.

Основные задачи:

cбор данных из разных источников (PostgreSQL, SQL Server, MS Exchange и др.), оценка их качества и полноты, подготовка для дальнейшего использования (очистка, предобработка, нормализация);
проектирование архитектуры решений, учитывая масштабируемость, отказоустойчивость и стоимость владения;
разработка новых и совершенствование существующих алгоритмов машинного обучения (таких, как классификация, регрессия, кластеризация и т.д.) и нейронных сетей;
развёртывание и использование open-source моделей (OCR, LLM, Speech-to-Text);
оценка качества и эффективности разработанных алгоритмов на основе различных технических (accuracy, MAPE и т.д.) и бизнес-метрик (конверсия, FTE и т.д.);
дообучение локальных моделей на собственных данных под конкретные задачи;
интегрирование моделей в бизнес-продукты и пайплайны с использованием API и Docker.

Чего мы ожидаем от будущего коллеги:

высшее техническое образование;
уверенное знание Python и ML-фреймворков (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Keras и др.);
опыт работы с LLM, OCR, и Speech-to-Text моделями (разворачивание, настройка, дообучение);
понимание архитектуры нейросетей и умение создавать модели "с нуля";
знание облачных решений и API популярных AI-сервисов (ChatGPT, Yandex Vision и др.);
опыт работы с Git, Docker, контейнеризацией ML-сервисов.

Будет преимуществом:

опыт построения пайплайнов обработки данных;
знание MLOps-практик;
понимание бизнес-задач в логистике, e-commerce, аналитике;
наличие навыков построения векторных БД.

Рабочее место, планируемое к созданию.

Мы предлагаем Вам: