Дайджест вакансий для вас 🤝 классные специалисты для нас

Команда Wildberries & Russ в поиске специалистов по ML и DS: изучайте свежие вакансии и оставляйте отклик ⬇️

Вакансии для ML/DS 🔥

🔵Data Scientist
middle/гибрид

Ищем специалиста с отличным владением классическим ML и DL, опытом работы с S3/Hadoop, а также с аналитическими БД ClickHouse/GreenPlum

➡️ Откликнуться


Data Engineer
junior/удаленно

Ищем специалиста с практическим опытом работы с BigData-хранилищами, знанием SQL на продвинутом уровне, а также с опытом разработки архитектурных схем и проектировании решений

➡️ Откликнуться


ML Inference Engineer
senior/удаленно

Ищем специалиста с опыт работы в MLOps/DE/ML-инженерии от 3 лет, опытом работы с Airflow/Kubeflow, Hadoop/S3, Spark, PostgreSQL, ClickHouse, а также навыками настройки и интеграции MLFlow или ClearML в CI/CD пайплайны

➡️ Откликнуться


Tech Lead ML
team lead/удаленно

Ищем специалиста с опыт построения и поддержки высоконагруженных ML-сервисов, знанием принципов MLOps и опытом построения CI/CD, а также умением принимать архитектурные решения и обеспечивать качество кода

➡️ Откликнуться

👀 «Неочевидные подробности обучения двухбашенных моделей»

Автор интерпретирует, что на самом деле происходит под капотом при обучении моделей и по каким геометрическим законам движутся эмбеддинги в процессе обучения.

Подробнее читайте в статье!

Текст подготовил Андрей Атаманюк, Data Scientist в R&D команде рекомендательных систем Wildberries & Russ 💫

🌟 @wb_space
🌟 @wildrecsys
📹 @wb_tech

Универсальные модели в видеоаналитике: единый фундамент для множества задач

Камеры видят все. Вопрос в том, распознают ли наши алгоритмы, что именно они видят, — и насколько быстро, надежно и без тонны ручной работы это происходит

Кирилл Тузов, Data Scientist в команде видеоаналитики бэк-офиса Wildberries & Russ, рассказал, как комбинация Self-supervised, Zero-Shot, мультимодальности позволила создать универсальную архитектуру для видеоаналитики на складах и ПВЗ:
⏩ архитектура единого Backbone и подход к его self-supervised обучению
⏩ Zero-Shot и мультимодальные методы для автоматизации разметки
⏩ масштабирование решения под десятки задач без переобучения.

Подробности — в статье!

🌟 @wb_space

CLIP + LLM в проде: мультимодальный «Поиск по фото» для маркетплейса

Никита Романов, Tech Lead продуктов «Поиск по фото» и «Похожие по фото», рассказал, как получилось сделать поиск, понимающий картинки, текст и контекст 🔎

Хайлайты статьи:
— YOLO+OCR → извлечение объектов и текста с изображений
— SigLIP 2 → эмбеддинги для сравнения картинок и запросов
— Qdrant → векторная база, 400 млн объектов, latency ~250 мс
— LLM/VLM → генерация тегов и уточнений к запросу
— MRL-подход → +3 % к метрикам без новых данных

Узнать больше — хабростатья...

🌟 @wb_space