Куда ты можешь пойти.

Обязанности: Dockerfile, GitHub Actions (lint, pytest, docker build), кэширование весов модели в образе, health-check endpoint, мониторинг latency. Навыки: Docker, GitHub Actions, bash, CI/CD.

Обязанности: FastAPI-сервис для NER инференса, структурированный JSON ответ с сущностями и offset, batch inference endpoint, тесты с pytest. Навыки: Python, FastAPI, Pydantic, pytest.

Обязанности: FastAPI endpoints для получения рекомендаций по user_id и item_id, кэширование предсказаний через functools.lru_cache, Pydantic схемы, swagger документация. Навыки: Python, FastAPI, Pydantic, REST API, кэширование.

Обязанности: скачивание и структурирование датасета, написание Dataset-класса PyTorch, реализация train/val/test split со стратификацией, data augmentation пайплайн. Навыки: Python, PyTorch Dataset, torchvision, pandas.

Обязанности: мульти-стадийный Dockerfile для оптимизации размера образа, GitHub Actions (flake8, pytest, docker build), версионирование модели через DVC или HuggingFace Hub. Навыки: Docker, GitHub Actions, DVC, bash.

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: Dockerfile с кэшированием весов модели при сборке, GitHub Actions пайплайн (lint, test, build), оптимизация холодного старта приложения. Навыки: Docker, GitHub Actions, bash, Python.

Обязанности: написание Dockerfile для ML-сервиса, настройка GitHub Actions (lint, test, docker build & push), оркестрация деплоя, мониторинг latency и error rate. Навыки: Docker, GitHub Actions, CI/CD, bash scripting.

Обязанности: обучение ruBERT через HuggingFace Transformers, настройка датапайплайна, подбор гиперпараметров, оценка F1/confusion matrix, экспорт модели. Навыки: Python, PyTorch, HuggingFace, pandas, sklearn.