💰 Зарплаты в IT в первой половине 2024: по городам, специализациям, языкам и компаниям → подробнее

Head of Machine Learning Team

Зарплата

от 10 000 до 13 000 $

Требования

Менеджмент, Ведущий (Lead)JavaScriptPythonLinuxPHPTensorFlowPyTorchNumPyMatlab

Местоположение и тип занятости

Полный рабочий деньМожно удаленно

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]