7 ролей ждут участников
Обязанности: fine-tune bert-base-multilingual-cased через HuggingFace Trainer на NER задачу с BIO разметкой, вычисление seqeval метрик (precision/recall/F1 per entity), анализ ошибок модели. Навыки: Python, HuggingFace Transformers, token classification, seqeval.
Обязанности: Streamlit-приложение с drag&drop загрузкой изображения, отображение топ-5 предсказаний с вероятностями и Grad-CAM тепловой картой. Навыки: Python, Streamlit, PIL/OpenCV.
Обязанности: fine-tuning EfficientNet-B0 (timm) на датасете Flowers Recognition, настройка аугментаций (albumentations), анализ confusion matrix, экспорт модели в ONNX, базовая Grad-CAM визуализация. Навыки: Python, PyTorch, timm, albumentations, ONNX.
Обязанности: создание Streamlit-приложения с текстовым вводом и кнопкой суммаризации, отображение результата, обработка ошибок и edge cases, деплой на Streamlit Cloud или Docker. Навыки: Python, Streamlit, базовый UX/UI.
Обязанности: загрузка и настройка модели ruT5 (IlyaGusev/rut5_base_sum_gazeta), эксперименты с параметрами генерации (beam search, temperature, top-k/p), оценка качества через ROUGE-1/2/L метрики. Навыки: Python, HuggingFace Transformers, seq2seq, ROUGE.
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.
Обязанности: обучение ruBERT через HuggingFace Transformers, настройка датапайплайна, подбор гиперпараметров, оценка F1/confusion matrix, экспорт модели. Навыки: Python, PyTorch, HuggingFace, pandas, sklearn.