Обязанности: реализация SVD коллаборативной фильтрации через библиотеку Surprise, TF-IDF контентной фильтрации, оценка RMSE/MAE/Precision@K, анализ cold-start проблемы и стратегий решения. Навыки: Python, Surprise, scikit-learn, pandas, numpy.
Открытые роли
3 ролей ждут участников
annotationastrobackendci-cdclassificationcomputer-visiondata-analysisdata-engineeringdata-labelingdockerdocumentationdvcedafastapifigmafrontendgithub-actionsgradiohuggingfacejavascriptjupytermarkdownmlopsnernlpopencvpandaspythonpytorchrecommender-systemsrest-apiscikit-learnstreamlitsummarizationt5timmtypescriptuser interfacevisualizationweb designсбросить
Поделиться:Telegram
Data Scientist
Детектор токсичных комментариевОбязанности: EDA датасета Russian Toxic Comments, предобработка текста (очистка, нормализация), аугментация (back-translation, synonym replacement), визуализация распределений. Навыки: Python, pandas, matplotlib, seaborn, nltk.
Поделиться:Telegram
Обязанности: fine-tuning BERT/ruDistilBERT на бинарную классификацию токсичности, работа с дисбалансом классов (oversampling, class_weight), оценка F1-macro, ROC-AUC, анализ ошибок модели. Навыки: Python, HuggingFace Transformers, sklearn, imbalanced-learn.
Поделиться:Telegram