Через Telegram — пароль придумывать не нужно.
Кнопка не появилась или после подтверждения ничего не произошло? Значит в настройках бота указан другой домен — он должен совпадать с fokcus.ru в точности.
Авиасейлс · удалённо
Настоящий работодатель не просит войти через iCloud или Apple ID, прислать коды из SMS, установить программу для «тестового задания», перевести деньги или оплатить обучение. Если просят — это не работа.
-5+ лет в ML/DS — ты выкатывал модели в прод и знаешь, что это значит на практике -Уверенный Python: ООП, типизация, тесты -Классический ML: бустинги, валидация, понимание где нейросеть избыточна, а где достаточно градиентного бустинга -Опыт с текстовыми нейросетевыми моделями: BERT-подобные трансформеры, LLM API, промпт-инжиниринг, eval-сеты -Практический опыт MLOps: пайплайны данных, оркестрация (Airflow, Kubeflow или аналоги), трекинг экспериментов -Инфраструктурный бэкграунд: Docker, CI/CD, Kubernetes, логирование и мониторинг — ты понимаешь, как устроены высоконагруженные сервисы, а не только модели внутри них -Умение мыслить P&L: переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в конверсии и деньги, защищать технические решения перед бизнесом финансовыми аргументами -У тебя уже есть опыт менторства или лидерства — и тебе это нравится
-Понимание Go или опыт с Go-сервисами: наш бэкенд на Go, и без этого контекста часть архитектурных решений будет непрозрачной -ClickHouse, Kafka, PostgreSQL -Опыт в highload: проектирование систем под миллионы запросов -Опыт миграции или выпила сервисов из монолита — понимаешь цену архитектурных решений на масштабе
Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Team Lead / Principal ML Engineer #удаленка #lead Компания: Авиасейлс 🔹Без этого не получится: -5+ лет в ML/DS — ты выкатывал модели в прод и знаешь, что это значит на практике -Уверенный Python: ООП, типизация, тесты -Классический ML: бустинги, валидация, понимание где нейросеть избыточна, а где достаточно градиентного бустинга -Опыт с текстовыми нейросетевыми моделями: BERT-подобные трансформеры, LLM API, промпт-инжиниринг, eval-сеты -Практический опыт MLOps: пайплайны данных, оркестрация (Airflow, Kubeflow или аналоги), трекинг экспериментов -Инфраструктурный бэкграунд: Docker, CI/CD, Kubernetes, логирование и мониторинг — ты понимаешь, как устроены высоконагруженные сервисы, а не только модели внутри них -Умение мыслить P&L: переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в конверсии и деньги, защищать технические решения перед бизнесом финансовыми аргументами -У тебя уже есть опыт менторства или лидерства — и тебе это нравится 🔹Серьёзный плюс: -Понимание Go или опыт с Go-сервисами: наш бэкенд на Go, и без этого контекста часть архитектурных решений будет непрозрачной -ClickHouse, Kafka, PostgreSQL -Опыт в highload: проектирование систем под миллионы запросов -Опыт миграции или выпила сервисов из монолита — понимаешь цену архитектурных решений на масштабе Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max