Head of Machine Learning Team
Зарплата
от 10 000 до 13 000 $
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Комплексный подход к решению кадровых вопросов по всей России
Описание вакансии
Условия работы
Мы рекрутинговое агентство ТОП СЕГМЕНТ. Занимаемся поиском и подбором ведущих IT специалистов по всему миру.
В настоящее время наша команда в поиске AI/Tech lead. Собираем команду, в области компьютерной лингвистики. Новая компания финансируется целевым заказчиком NLP-решений, а также имеет поддержку венчурного фонда из Кремниевой Долины. Tech lead нужен с релокацией в Барселону. Всю подробную информацию о проекте, и деталях вакансии готовы предоставить заинтересованным кандидатам.
Требования:
- Сильные коммуникационные навыки (опыт фасилитации meetup’ов и Lean canvas сессий) [Management]
- Знание и опыт работы с популярными Task Tracker’ами такими как Jira [Management]
- Владение стандартами промышленной разработки и управления данными (SWEBOK, DMBOK) [Data&Software Engineer]
- Опыт использования краудсорсинговых платформ разметки данных (Yandex.Толока, Mechanical Turk) [Machine Learning]
- Успешный опыт проектирования и разработки высоконагруженных систем (преимуществом будет являться авторство над открытыми библиотеками или роль ключевого контрибьютора.) [Data&Software Engineer, DevOps]
- Уверенное понимание классических задач обработки естественного языка (преимуществом будет считаться участие в профильных соревнованиях, особенно SemEval) [Natural Language Processing, Computational Linguistics]
- Хорошее понимание современных средств хранения noSQL [Data&Software Engineer]
- Опыт использования распределенных вычислений MapReduce, очередей сообщений, контейнеризации. [Machine Learning, Data&Software Engineer]
- Авторство в профильных научных статьях (преимуществом будет считаться успешная подача статей ACL, EMNLP, NeuralPS, Диалог, AINL) [Research]
- Опыт реализации разного рода архитектур искуственных нейронных сетей (Transformer, Autoencoders, GAN, CNN, RNN ) на базе популярных
- Framework pyTorch, TensorFlow, Caffe, Theano (преимуществом является приложение методов DL к задачам NLP) [Deep Learning, Natural Language Processing]