4 ролей ждут участников
Обязанности: EDA датасета MovieLens 100K, анализ распределения рейтингов, топ фильмы и жанры, визуализация user-item матрицы, исследование cold-start проблемы, Jupyter ноутбук с выводами. Навыки: Python, pandas, matplotlib, seaborn, Jupyter.
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: 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.