Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Описание
О вакансии
Стажировка, можно без опыта. Удалённо.
TechCore — это команда профессионалов с многолетним опытом в разработке программного обеспечения. Мы помогаем клиентам на всех этапах создания цифровых решений, от концептуализации и дизайна до внедрения и поддержки.
За нашими плечами сотни реализованных проектов, поэтому мы не понаслышке знаем, какие трудности встречаются в процессе разработки, и умеем находить эффективные решения для любых задач.
Требования
Уверенное владение Python (умение писать чистый код, использовать виртуальные окружения)
Критически важно понимание базовых библиотек для работы с данными (Pandas, NumPy) и основ классического машинного обучения (Scikit-learn)
Понимание разницы между обучением с учителем и без, знание метрик качества (Accuracy, Precision, Recall, ROC-AUC) и как не допускать переобучения модели
Важно иметь реализованные проекты, связанные с обучением и развертыванием модели
Ну что, ты с нами? Ждем тебя в нашей команде!
Будет плюсом
Желателен опыт в одном из направлений: Recommender Systems, Natural Language Processing, LLM / RAG / Agentic Engineering
Понимание принципов работы реляционных баз данных (SQL, PostgreSQL)
Базовое владение библиотеками глубокого обучения: PyTorch, TensorFlow
Стажировка, можно без опыта. Удалённо.
TechCore — это команда профессионалов с многолетним опытом в разработке программного обеспечения. Мы помогаем клиентам на всех этапах создания цифровых решений, от концептуализации и дизайна до внедрения и поддержки.
За нашими плечами сотни реализованных проектов, поэтому мы не понаслышке знаем, какие трудности встречаются в процессе разработки, и умеем находить эффективные решения для любых задач.
Наши ожидания:
Уверенное владение Python (умение писать чистый код, использовать виртуальные окружения).
Критически важно понимание базовых библиотек для работы с данными (Pandas, NumPy) и основ классического машинного обучения (Scikit-learn).
Понимание разницы между обучением с учителем и без, знание метрик качества (Accuracy, Precision, Recall, ROC-AUC) и как не допускать переобучения модели.
Важно иметь реализованные проекты, связанные с обучением и развертыванием модели.
Желателен опыт в одном из направлений: Recommender Systems, Natural Language Processing, LLM / RAG / Agentic Engineering.
Будет плюсом:
Понимание принципов работы реляционных баз данных (SQL, PostgreSQL).
Базовое владение библиотеками глубокого обучения: PyTorch, TensorFlow.
