Digitum — це інноваційна MarTech компанія. Ми активно развиваємо екосистему продуктів для компаній, що працюють з клієнтськими базами, надаємо підтримку у питаннях data science, IT-рішень, креативних розробках, заснованих на аналітиці.
Задачі: * Розробка, інтеграція та оптимізація AI-рішень у програмні продукти компанії. * Співпраця з .NET-командою розробників для впровадження моделей штучного інтелекту через API, мікросервіси та внутрішні сервіси. * Тренування, адаптація та оптимізація моделей ШІ відповідно до бізнес-завдань продуктів. * Розробка та підтримка пайплайнів збору, обробки даних, навчання, тестування та деплою моделей (MLOps). * Інтеграція моделей у бекенд-архітектуру .NET, забезпечення стабільної взаємодії між компонентами системи. * Аналіз продуктивності моделей, проведення експериментів, моніторинг якості та внесення покращень. * Розробка та документування технічних рішень, інтерфейсів взаємодії й результатів експериментів. * Тісна взаємодія з командами розробки, DevOps, аналітики та дизайну для створення комплексних рішень. * Вивчення сучасних підходів у сфері AI та .NET-інтеграцій, впровадження інновацій у продукти компанії.
Вимоги: * Володіння мовою програмування Python та фреймворками PyTorch, TensorFlow, Keras, HuggingFace Transformers. * Розуміння архітектури та принципів роботи .NET / C#-додатків, досвід інтеграції AI-сервісів із backend-системами на ASP.NET. * Розробка та інтеграція API, мікросервісів і бекенд-рішень (FastAPI, Flask, gRPC, ASP.NET Web API). * Знання принципів машинного та глибинного навчання, побудови, fine-tuning і оптимізації моделей ШІ (LoRA, QLoRA, quantization, distillation). * Навички обробки та аналізу даних із використанням SQL, Pandas, Polars, PySpark, NumPy. * Вміння виконувати EDA (exploratory data analysis), очищення, нормалізацію, feature engineering та підготовку датасетів для моделювання. * Використання MLflow, Weights & Biases, Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD для організації пайплайнів навчання та деплою моделей (MLOps). * Навички візуалізації даних для аналітики та презентації результатів (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI). * Робота з базами даних PostgreSQL, MS SQL, MongoDB та векторними сховищами (FAISS, Milvus, ChromaDB). * Використання Azure, AWS або GCP для тренування, деплою та масштабування моделей. * Знання інструментів командної розробки — Git, Jira, Confluence, Visual Studio, VS Code, Jupyter Lab / Notebook. * Глибоке розуміння математичних і статистичних принципів, що лежать в основі ML-моделей (ймовірності, статистика, лінійна алгебра, оптимізація). * Володіння англійською мовою на рівні B2+ для роботи з технічною документацією та міжнародними командами.
Умови роботи: * Офіційне працевлаштування, соціальні гарантії * Гідну оплату праці * Віддалений формат роботи * Графік з 10 до 18 * Дружній колектив, командна робота * Перспективи кар’єрного зростання
