Вакансия Инженер-аналитик (Data Science - NLP/LLMs), Санкт-Петербург
Вакансия от прямых работодателей
Срочная вакансия
Инженер-аналитик (Data Science - NLP/LLMs) Санкт-Петербург Санкт-Петербург СПб, c зарплатой
от 92000
Список вакансий в Центре занятости обновляется несколько раз в день, актуальность данных 29 сентября 2024 г.
Подбор вакансий осуществляется по базе-каталогу региона Санкт-Петербург СПб.
Написанные отзывы от работников компаний проходят обязательную модерацию.
Работа
Инженер-аналитик (Data Science - NLP/LLMs)
Санкт-Петербург
Санкт-Петербург СПб
Информацию о работодателе можно посмотреть в анкете компании на 29 сентября 2024 г. О каждой вакансии можно посмотреть в разделе подробной информации.
| Организация |
|
| Адрес |
г Санкт-Петербург, Кронштадтская улица, дом: ДОМ 10;корпус: ЛИТЕРА А; |
| Вакансия |
Инженер-аналитик (Data Science - NLP/LLMs) |
| Зарплата |
от 92000 |
Регион:
Санкт-Петербург СПб
Дополнительная информация, связанная с адресом:
г Санкт-Петербург, Кронштадтская улица, дом: ДОМ 10;корпус: ЛИТЕРА А;
Регион:
Санкт-Петербург СПб
Адрес:
г Санкт-Петербург, Кронштадтская улица, дом: ДОМ 10;корпус: ЛИТЕРА А;
Телефон компании/ЦЗН
Сайт:
ИНН:
7838017968
ОГРН:
1047833006099
Специальность:
Инженер-аналитик (Data Science - NLP/LLMs)
Профобласть:
Информационные технологии, телекоммуникации, связь
Характер работы:
Полный рабочий день
График работы:
Полная занятость
Источник информации:
Работодатель
- разработка, обучение и оптимизация нейросетевых моделей для решения задач в области информационной безопасности, включая анализ текстов, выявление угроз, прогнозирование рисков;
- исследование и внедрение современных архитектур нейронных сетей, таких как трансформеры, рекуррентные сети, seq2seq модели;
- проведение экспериментов по дообучению (fine-tuning) и transfer learning pre-trained моделей (BERT, GPT, etc.) на специализированных датасетах;
- взаимодействие с экспертами в области информационной безопасности для подготовки и разметки данных, создания специализированных датасетов;
- анализ производительности моделей, выявление и устранение узких мест, повышение ключевых метрик.
Образование:
Высшее
Опыт работы соискателя (лет):
3