ml инженер обезличивания данных

NDA; United States; On-site; USD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

HireHi ищет ML-инженера/Data Scientist для долгосрочного проекта по обезличиванию данных. Работа на условиях сотрудничества как ИП.

В задачи войдет разработка и внедрение ML-моделей в продакшен, построение пайплайнов неструктурированных данных, очистка и нормализация, извлечение сущностей через NER, обучение CTGAN/TVAE, настройка гиперпараметров, контейнеризация и развёртывание через API, версионирование моделей и данных, работа над процессами CI/CD. Особое внимание приватности данных.

Qualifications

• Опыт от 3 лет ML-инженера или Data Scientist.
• Опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен.
• Опыт работы с NLP-инструментами SpaCy и Transformers от Hugging Face.

Responsibilities

• Разрабатывать и внедрять ML-модели в продакшен.
• Строить пайплайны обработки неструктурированных данных.
• Очищать и нормализовать данные, выполнять инженерную обработку признаков.
• Извлекать сущности с помощью NER.
• Обучать модели CTGAN и TVAE, подбирать гиперпараметры.
• Проводить проверки приватности данных.
• Контейнеризировать модели и развёртывать через API.
• Версионировать модели и данные.
• Работать над процессами CI/CD.

Skills

SpaCy

Hugging Face Transformers

CTGAN

TVAE

SDV

Python

pandas

numpy

scikit-learn

Docker

FastAPI

Flask

MLflow

DVC

CI/CD

Unstructured data pipelines

Tools

Docker

FastAPI

Flask

MLflow

DVC

Job description

Описание:

Проект по обезличиванию данных, сотрудничество долгосрочное.

Задачи:

Разрабатывать и внедрять ML-модели в продакшен Строить пайплайны обработки неструктурированных данных Очищать и нормализовать данные, выполнять инженерную обработку признаков Извлекать сущности с помощью NER Обучать модели CTGAN и TVAE, подбирать гиперпараметры Проводить проверки приватности данных Контейнеризировать модели Развёртывать модели через API Версионировать модели и данные Понимать и применять процессы CI/CD

Требования:

Опыт работы от 3 лет в роли ML-инженера или Data Scientist Опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен Опыт работы с NLP-инструментами SpaCy и Hugging Face Transformers Практический опыт построения пайплайнов обработки неструктурированных данных Понимание деревьев решений и ансамблей, включая Random Forest Умение интерпретировать результаты, подбирать гиперпараметры и оценивать риски переобучения Опыт работы с CTGAN и TVAE, библиотекой SDV или аналогами Навыки работы с Python, pandas, numpy, scikit-learn, Docker, FastAPI или Flask, MLflow или DVC

Условия:

Сотрудничество в формате ИП Проект долгосрочный