Π’Ρ…ΠΎΠ΄ Π‘Π»ΠΎΠ³
Π‘Ρ‚Ρ€ΠΎΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΡΡ‚Π²ΠΎ ΠΈ Ρ€Π΅ΠΌΠΎΠ½Ρ‚
Π Π΅ΠΏΠ΅Ρ‚ΠΈΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹
ΠšΡ€Π°ΡΠΎΡ‚Π°
ЀрилансСры
Π Π°Π·Π½Ρ‹Π΅ спСциалисты
Π£Ρ…ΠΎΠ΄ Π·Π° ΠΆΠΈΠ²ΠΎΡ‚Π½Ρ‹ΠΌΠΈ
Π’Ρ€Π΅Π½Π΅Ρ€Ρ‹
Автоинструкторы

Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° машинного обучСния β€” удалённая Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° Π² МосквС

Π”Π°Ρ‚Π°: 2026-07-05
Π”Π΅Ρ‚Π°Π»ΠΈ
Π Π΅Π³ΠΈΠΎΠ½
Москва
Π—Π°Π½ΡΡ‚ΠΎΡΡ‚ΡŒ
дистанционно
Π‘Ρ‚ΠΎΠΈΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ
договорная
Π”Π°Ρ‚Π° ΠΏΡƒΠ±Π»ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΠΈ
2026-07-05
ОписаниС
ВСхничСскоС Π·Π°Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ Π½Π° Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΡƒ систСмы хранСния ΠΈ поиска Π²Ρ‹Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠ΅ΠΊ ΠΈΠ· Π“ΠžΠ‘Π’ΠΎΠ² 1 ΠžΠ±Ρ‰ΠΈΠ΅ свСдСния НаимСнованиС систСмы: «БистСма поиска ΠΈ прСдоставлСния Π²Ρ‹Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠ΅ΠΊ ΠΈΠ· Π“ΠžΠ‘Π’ΠΎΠ²Β». ЦСль Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ: ΠΎΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅Ρ‡ΠΈΡ‚ΡŒ быстрый ΠΈ ΡŽΡ€ΠΈΠ΄ΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΈ ΠΊΠΎΡ€Ρ€Π΅ΠΊΡ‚Π½Ρ‹ΠΉ поиск Ρ„Ρ€Π°Π³ΠΌΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² Π“ΠžΠ‘Π’ΠΎΠ² ΠΏΠΎ запросу ΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚Π΅Π»Ρ, Π²Ρ‹Π΄Π°Π²Π°Ρ‚ΡŒ Ρ‚ΠΎΡ‡Π½ΡƒΡŽ Π²Ρ‹Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠΊΡƒ ΠΈΠ· Π΄ΠΎΠΊΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π° ΠΈ ссылки Π½Π° ΠΎΡ„ΠΈΡ†ΠΈΠ°Π»ΡŒΠ½ΡƒΡŽ Π²Π΅Ρ€ΡΠΈΡŽ стандарта. 2 Π€ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΎΠ½Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Π΅ трСбования 2.1 Π₯Ρ€Π°Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π±Π°Π·Ρ‹ Π“ΠžΠ‘Π’ΠΎΠ² БистСма Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠ½Π° Ρ…Ρ€Π°Π½ΠΈΡ‚ΡŒ Π°ΠΊΡ‚ΡƒΠ°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ Π½Π°Π±ΠΎΡ€ Π“ΠžΠ‘Π’ΠΎΠ² (Π½Π°ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅, ΠΎΠ±ΠΎΠ·Π½Π°Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅, Π΄Π°Ρ‚Π° ввСдСния, рСдакция/измСнСния, ΠΎΠ±Π»Π°ΡΡ‚ΡŒ примСнСния). ΠšΠ°ΠΆΠ΄Ρ‹ΠΉ Π“ΠžΠ‘Π’ Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠ΅Π½ Π±Ρ‹Ρ‚ΡŒ Ρ€Π°Π·Π±ΠΈΡ‚ Π½Π° структурныС Π΅Π΄ΠΈΠ½ΠΈΡ†Ρ‹: Ρ€Π°Π·Π΄Π΅Π»Ρ‹, ΠΏΠΎΠ΄Ρ€Π°Π·Π΄Π΅Π»Ρ‹, ΠΏΡƒΠ½ΠΊΡ‚Ρ‹, ΠΏΠΎΠ΄ΠΏΡƒΠ½ΠΊΡ‚Ρ‹, Ρ‚Π°Π±Π»ΠΈΡ†Ρ‹, рисунки. Для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΉ структурной Π΅Π΄ΠΈΠ½ΠΈΡ†Ρ‹ Ρ…Ρ€Π°Π½ΠΈΡ‚ΡŒ: ? ΠΈΠ΄Π΅Π½Ρ‚ΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ‚ΠΎΡ€ (ΡƒΠ½ΠΈΠΊΠ°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ Π½ΠΎΠΌΠ΅Ρ€); ? ΠΏΡƒΡ‚ΡŒ Π² Π΄ΠΎΠΊΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π΅ (Π½Π°ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€, Β«Π Π°Π·Π΄Π΅Π» Π₯ – ΠŸΡƒΠ½ΠΊΡ‚ Π₯.Π₯ – ΠŸΠΎΠ΄ΠΏΡƒΠ½ΠΊΡ‚ Π₯.Π₯.Π₯Β»); ? тСкст Ρ„Ρ€Π°Π³ΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°; ? Π½ΠΎΠΌΠ΅Ρ€ ΠΏΡƒΠ½ΠΊΡ‚Π°/ΠΏΠΎΠ΄ΠΏΡƒΠ½ΠΊΡ‚Π° (Ссли Π΅ΡΡ‚ΡŒ); ? Ρ‚ΠΈΠΏ элСмСнта (Π½ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎΠ΅ Ρ‚Ρ€Π΅Π±ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅, рСкомСндация, Ρ‚Π°Π±Π»ΠΈΡ†Π°, Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΡƒΠ»Π° ΠΈ Ρ‚.ΠΏ.); ? ссылки Π½Π° измСнСния/ΠΏΠΎΠΏΡ€Π°Π²ΠΊΠΈ, Ссли Ρ„Ρ€Π°Π³ΠΌΠ΅Π½Ρ‚ Π·Π°Ρ‚Ρ€ΠΎΠ½ΡƒΡ‚. ΠŸΠΎΠ΄Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠΊΠ° вСрсионности: Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ Ρ…Ρ€Π°Π½ΠΈΡ‚ΡŒ нСсколько Ρ€Π΅Π΄Π°ΠΊΡ†ΠΈΠΉ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π“ΠžΠ‘Π’Π° ΠΈ Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎ Ρ€Π°Π·Π΄Π΅Π»ΡΡ‚ΡŒ, ΠΊ ΠΊΠ°ΠΊΠΎΠΉ Ρ€Π΅Π΄Π°ΠΊΡ†ΠΈΠΈ относится ΠΊΠ°ΠΆΠ΄Ρ‹ΠΉ Ρ„Ρ€Π°Π³ΠΌΠ΅Π½Ρ‚. 2.2 Поиск ΠΈ Π²Ρ‹Π΄Π°Ρ‡Π° Π²Ρ‹Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠ΅ΠΊ ΠŸΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒ Π·Π°Π΄Π°Π΅Ρ‚ вопрос Π½Π° СстСствСнном языкС (Π½Π°ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€: «трСбования ΠΊ ΡˆΠ΅Ρ€ΠΎΡ…ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΠΎΡΡ‚ΠΈ повСрхности»). БистСма Π²ΠΎΠ·Π²Ρ€Π°Ρ‰Π°Π΅Ρ‚: ? нСсколько Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ Ρ€Π΅Π»Π΅Π²Π°Π½Ρ‚Π½Ρ‹Ρ… Π²Ρ‹Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠ΅ΠΊ ΠΈΠ· Π“ΠžΠ‘Π’ΠΎΠ² (тСкст Ρ„Ρ€Π°Π³ΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°); ? Ρ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΎΠ΅ ΡƒΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΈΠ΅, ΠΈΠ· ΠΊΠ°ΠΊΠΎΠ³ΠΎ Π“ΠžΠ‘Π’Π° Ρ„Ρ€Π°Π³ΠΌΠ΅Π½Ρ‚ (ΠΎΠ±ΠΎΠ·Π½Π°Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅, рСдакция); ? структурноС ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ„Ρ€Π°Π³ΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π° (Ρ€Π°Π·Π΄Π΅Π», ΠΏΡƒΠ½ΠΊΡ‚); ? ΠΏΡ€ΡΠΌΡƒΡŽ ссылку Π½Π° ΠΎΡ„ΠΈΡ†ΠΈΠ°Π»ΡŒΠ½ΡƒΡŽ ΠΏΡƒΠ±Π»ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΡŽ/Π²Π΅Ρ€ΡΠΈΡŽ Π΄ΠΎΠΊΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°. Для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚Π° ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Ρ‹Π²Π°Ρ‚ΡŒ Π΄Π°Ρ‚Ρƒ Π°ΠΊΡ‚ΡƒΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈ статус Π“ΠžΠ‘Π’Π° (дСйствуСт/ΠΎΡ‚ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½/Π·Π°ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½). 2.3 Π€ΠΈΠ»ΡŒΡ‚Ρ€Π°Ρ†ΠΈΡ ΠΈ навигация Π€ΠΈΠ»ΡŒΡ‚Ρ€Ρ‹ ΠΏΠΎ: ? ΠΎΠ±ΠΎΠ·Π½Π°Ρ‡Π΅Π½ΠΈΡŽ/названию Π“ΠžΠ‘Π’Π°; ? области примСнСния (конструированиС, элСктротСхника ΠΈ Ρ‚.Π΄.); ? статусу (дСйствуСт/ΠΎΡ‚ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½/Π·Π°ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½); ? Π΄Π°Ρ‚Π΅ ввСдСния/обновлСния. Π’ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ просмотра ΠΏΠΎΠ»Π½ΠΎΠ³ΠΎ тСкста Π“ΠžΠ‘Π’Π° Π²Π½ΡƒΡ‚Ρ€ΠΈ систСмы ΠΈΠ»ΠΈ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Ρ…ΠΎΠ΄Π° ΠΊ ΠΎΡ„ΠΈΡ†ΠΈΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ вСрсии. ΠŸΡ€ΠΎΡΠΌΠΎΡ‚Ρ€ оглавлСния Π“ΠžΠ‘Π’Π° с Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒΡŽ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Ρ…ΠΎΠ΄Π° ΠΊ Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎΠΌΡƒ Ρ€Π°Π·Π΄Π΅Π»Ρƒ. 2.4 Π”ΠΎΠΏΠΎΠ»Π½ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½Ρ‹Π΅ Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΈ Π˜ΡΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΡ запросов ΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚Π΅Π»Ρ с сохранСниСм Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅Π½Π½Ρ‹Ρ… Π²Ρ‹Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠ΅ΠΊ ΠΈ ссылок. Π’ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΏΠΎΠΌΠ΅Ρ‡Π°Ρ‚ΡŒ Ρ„Ρ€Π°Π³ΠΌΠ΅Π½Ρ‚Ρ‹ ΠΊΠ°ΠΊ Β«ΠΈΠ·Π±Ρ€Π°Π½Π½ΠΎΠ΅Β» для быстрого доступа. Экспорт Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅Π½Π½Ρ‹Ρ… Π²Ρ‹Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠ΅ΠΊ Π² PDF/DOCX. 2.5 Для оформлСния ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚Π° структурированного ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚Π° ΠΏΠΎ гостам трСбуСтся этап Π² Π²ΠΈΠ΄Π΅ языковой ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ.
ΠŸΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΠ΅ Π·Π°ΠΊΠ°Π·Ρ‹

Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° машинного обучСния

дистанционно
договорная
Π‘ΠΎΡΡ‚Π°Π²ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠŸΠ’Π”(ΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ³Ρ€Π΅Π²Π°Ρ‚Π΅Π»Π΅ΠΉ высокого давлСния) повСрхностного Ρ‚ΠΈΠΏΠ° для Ρ‚ΡƒΡ€Π±ΠΈΠ½Ρ‹ К-200-130 с Π·Π°Π΄Π°Π½Π½Ρ‹ΠΌΠΈ ΠΏΠ°Ρ€Π°ΠΌΠ΅Ρ‚Ρ€Π°ΠΌΠΈ. ΠšΠΎΠ»ΠΈΡ‡Π΅ΡΡ‚Π²ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ³Ρ€Π΅Π²Π°Ρ‚Π΅Π»Π΅ΠΉ - 3. ΠšΠ°ΠΆΠ΄Ρ‹ΠΉ ΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ³Ρ€Π΅Π²Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒ Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠ΅Π½ Π±Ρ‹Ρ‚ΡŒ составлСн Π² ΠΎΡ‚Π΄Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΌ Ρ„Π°ΠΉΠ»Π΅. Π˜Ρ‚ΠΎΠ³ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ Ρ„Π°ΠΉΠ» Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠ΅Π½ Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π°Ρ‚ΡŒ ΡΡƒΠ±ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΡŒ всСх Ρ‚Ρ€Π΅Ρ… ΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ³Ρ€Π΅Π²Π°Ρ‚Π΅Π»Π΅ΠΉ Π² ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌ мСстС. РасчСт ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ произвСсти Π² ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠ΅ SimInTech.
Москва ЀрилансСры

Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° машинного обучСния

дистанционно
договорная
ПоТСлания ΠΈ особСнности: НуТСн Ρ€Π΅ΠΏΠ΅Ρ‚ΠΈΡ‚ΠΎΡ€ для освоСния ml , Π° Ρ‚Π°ΠΊ ΠΆΠ΅ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒ Π² ΠΈΠ·ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠΈ ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½Π°.
Москва ЀрилансСры

Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° машинного обучСния

дистанционно
договорная
ПоТСлания ΠΈ особСнности: Π˜Ρ‰Π΅ΠΌ ML/NLP-Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‡ΠΈΠΊΠ° для Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ Π½Π°Π΄ голосовой Π΄ΠΈΠ°Π»ΠΎΠ³ΠΎΠ²ΠΎΠΉ систСмой Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ LLM. ΠŸΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ МВБ НуТно Ρ€Π°Π·Π²ΠΈΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π΅Π΅ Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠ΅: постСпСнно ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚ΡŒ Π΄ΠΈΠ°Π»ΠΎΠ³ΠΎΠ²ΡƒΡŽ систСму со сцСнариСв/Π³Ρ€Π°Ρ„Π° Π½Π° LLM-based ΠΏΠΎΠ΄Ρ…ΠΎΠ΄, ΠΎΡ‚Π»Π°ΠΆΠΈΠ²Π°Ρ‚ΡŒ NLP- ΠΈ voice-ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½, ΡƒΡΡ‚Ρ€Π°Π½ΡΡ‚ΡŒ latency, ошибки ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² ΠΈ Π³Π°Π»Π»ΡŽΡ†ΠΈΠ½Π°Ρ†ΠΈΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ. ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ‹Π΅ Π·Π°Π΄Π°Ρ‡ΠΈ: β€” Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° с LLM/SLM: few-shot, prompt engineering, fine-tuning; β€” классификация ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² Π½Π° BERT; β€” fine-tuning LLM Ρ‡Π΅Ρ€Π΅Π· PEFT / LoRA / QLoRA; β€” интСграция ΠΈ ΠΎΡ‚Π»Π°Π΄ΠΊΠ° ASR, Π² Ρ‚ΠΎΠΌ числС GigaAMv2; β€” Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° с TTS ΠΈ voice cloning, Π΄ΠΎΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ оптимизация ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ; β€” оптимизация inference ΠΏΠΎΠ΄ low latency; β€” streaming ASR/TTS ΠΈ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° с Π°ΡƒΠ΄ΠΈΠΎ Π² Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΌ Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ; β€” ΡΠ°ΠΌΠΎΡΡ‚ΠΎΡΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ Π΄Π΅Π±Π°Π³ ΠΈ рСализация Π°Ρ€Ρ…ΠΈΡ‚Π΅ΠΊΡ‚ΡƒΡ€Π½Ρ‹Ρ… Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠΉ. ΠžΠ±ΡΠ·Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ стСк: Python, PyTorch, Hugging Face, LLM/NLP, BERT. Π’Π°ΠΊΠΆΠ΅ Π½ΡƒΠΆΠ΅Π½ ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ ΠΈΠ»ΠΈ ΡƒΠ²Π΅Ρ€Π΅Π½Π½ΠΎΠ΅ ΠΏΠΎΠ½ΠΈΠΌΠ°Π½ΠΈΠ΅ Go: β€” Π±Π°Π·ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ Π΄ΠΈΠ·Π°ΠΉΠ½ сСрвисов; β€” типизация, slices/maps; β€” goroutines, channels ΠΈ синхронизация; β€” pointers; β€” observability. Π‘ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ плюсом: β€” vLLM / TensorRT-LLM / Triton / ONNX Runtime; β€” gRPC; β€” Kubernetes; β€” TCP. Π€ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚: ΡƒΠ΄Π°Π»Ρ‘Π½Π½ΠΎ, Π Π€. Π’ ΠΎΡ‚ΠΊΠ»ΠΈΠΊΠ΅, поТалуйста, ΠΊΠΎΡ€ΠΎΡ‚ΠΊΠΎ Π½Π°ΠΏΠΈΡˆΠΈΡ‚Π΅: 1. Какой Ρƒ вас практичСский ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ с LLM/NLP ΠΈ fine-tuning? 2. Π Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π»ΠΈ Π»ΠΈ с ASR/TTS ΠΈ streaming audio? 3. Какой ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ с Go? 4. Π‘ ΠΊΠ°ΠΊΠΈΠΌ inference-стСком Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π»ΠΈ? Π‘Π΅Π· ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚Π° с голосовой систСмы Ρ‚ΠΎΠΆΠ΅ Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²Ρ‹ Ρ€Π°ΡΡΠΌΠΎΡ‚Ρ€Π΅Ρ‚ΡŒ.
Москва ЀрилансСры

Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° машинного обучСния

дистанционно
договорная
ПоТСлания ΠΈ особСнности: Π”Π΅Π»Π°Π΅ΠΌ ΠΏΠΎΠ»Π½Ρ‹ΠΉ стСк: edge-Π½ΠΎΠ΄Π° Π½Π° ΠΊΠΎΡ€Ρ‚Π΅ ? backend ? мобильноС ΠΏΡ€ΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ с Ρ€Π°Π·Π±ΠΎΡ€Π°ΠΌΠΈ для ΠΈΠ³Ρ€ΠΎΠΊΠΎΠ² ΠΈ ΠΌΠ΅Ρ‚Ρ€ΠΈΠΊΠ°ΠΌΠΈ для ΠΊΠ»ΡƒΠ±ΠΎΠ². Pre-seed закрываСтся, ΠΏΠ΅Ρ€Π²Ρ‹ΠΉ ΠΏΠΈΠ»ΠΎΡ‚Π½Ρ‹ΠΉ ΠΊΠ»ΡƒΠ± ΠΏΠΎΠ΄ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Ρ‘Π½, ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΠΊ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΏΠΎΡˆΡ‘Π». Π½Π°ΠΉΠΌ. Π‘Ρ‚Π΅ΠΊ β€’ Edge: NVIDIA Jetson Orin Nano Super (67 TOPS), CUDA 12.6 / cuDNN 9.3 / TensorRT 10.3, JetPack 6.2.1 β€’ CV: YOLO26 family (detect / pose / seg) β€” Π΅Π΄ΠΈΠ½Ρ‹ΠΉ стандарт, BoT-SORT для Ρ‚Ρ€Π΅ΠΊΠΈΠ½Π³Π° β€’ Π’ΠΈΠ΄Π΅ΠΎ: GStreamer + NVDEC, RTSP с Hikvision-ΠΊΠ°ΠΌΠ΅Ρ€ (Π½Π° seed-этапС β€” AR0234 global shutter, CSI) β€’ Backend: Python 3.12 / FastAPI, PostgreSQL 17 β€’ Mobile: Flutter β€’ ML-стСк: PyTorch, ONNX, TensorRT, OpenCV, NumPy О Ρ€ΠΎΠ»ΠΈ Π’Ρ‹ β€” СдинствСнный ML/CV-ΠΈΠ½ΠΆΠ΅Π½Π΅Ρ€ Π½Π° этапС MVP. ΠŸΠΎΠ»Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒΡŽ ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‡Π°Π΅ΡˆΡŒ Π·Π° ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½ ΠΊΠΎΠΌΠΏΡŒΡŽΡ‚Π΅Ρ€Π½ΠΎΠ³ΠΎ зрСния ΠΎΡ‚ RTSP-стрима Π΄ΠΎ структурированной Π°Π½Π°Π»ΠΈΡ‚ΠΈΠΊΠΈ ΠΌΠ°Ρ‚Ρ‡Π°. АрхитСктура edge-Π½ΠΎΠ΄Ρ‹ зафиксирована (1 Π½ΠΎΠ΄Π° Π½Π° 2 ΠΊΠ°ΠΌΠ΅Ρ€Ρ‹, [Email скрыт]?736, ~76 FPS ΠΏΠΎΠ΄Ρ‚Π²Π΅Ρ€ΠΆΠ΄Π΅Π½ΠΎ) β€” твоя Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Π° довСсти Π΅Ρ‘ Π΄ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π°ΠΊΡˆΠ½Π° ΠΈ Π½Π°Ρ€Π°Ρ‰ΠΈΠ²Π°Ρ‚ΡŒ качСство ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ. Π—Π°Π΄Π°Ρ‡ΠΈ β€’ Production-pipeline Π½Π° Jetson: GStreamer (NVDEC RTSP) ? YOLO26 ? BoT-SORT ? backend β€’ Court keypoints (12 Ρ‚ΠΎΡ‡Π΅ΠΊ) + homography ? mini-court overlay Π² Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΌ Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ β€’ Pose estimation ΠΈΠ³Ρ€ΠΎΠΊΠΎΠ² (YOLO26-pose), интСграция с Ρ‚Ρ€Π΅ΠΊΠΈΠ½Π³ΠΎΠΌ β€’ ΠšΠ»Π°ΡΡΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΡ ΡƒΠ΄Π°Ρ€ΠΎΠ² (forehand / backhand / smash / volley / lob) β€” модСль с нуля, Π½Π° скСлСтных Ρ„ΠΈΡ‡Π°Ρ… + Ρ‚Ρ€Π°Π΅ΠΊΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΠΈ мяча; собствСнный сбор ΠΈ Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΊΠ° датасСта β€’ ΠžΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΡ инфСрСнса ΠΏΠΎΠ΄ Jetson Orin Nano Super: TensorRT, INT8-квантизация, batch=2, target ? 30 FPS Π½Π° 2 ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΠΊΠ° β€’ Tracking quality: BoT-SORT + ReID, Ρ†Π΅Π»Π΅Π²ΠΎΠΉ MOTA ? 0.75 Π½Π° ΠΏΠ°Π΄Π΅Π»-Π²ΠΈΠ΄Π΅ΠΎ β€’ Π Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΊΠ° ΠΈ MLOps: CVAT, active learning, вСрсионированиС датасСтов β€’ БовмСстная Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° Π½Π°Π΄ Π°Ρ€Ρ…ΠΈΡ‚Π΅ΠΊΡ‚ΡƒΡ€ΠΎΠΉ backend ? edge (Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚Ρ‹ событий, синхронизация ΠΊΠ°ΠΌΠ΅Ρ€).
Москва ЀрилансСры

Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° машинного обучСния

дистанционно
договорная
ПоТСлания ΠΈ особСнности: Senior AI-Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‡ΠΈΠΊ (Python + Docker/K8s) β€” Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΠΈ Π΄Π΅ΠΏΠ»ΠΎΠΉ AI-Π°Π³Π΅Π½Ρ‚ΠΎΠ², банковский ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ ОписаниС: Π˜Ρ‰Π΅ΠΌ AI-Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‡ΠΈΠΊΠ° уровня Senior Π½Π° долгосрочный ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ Π² сфСрС Π±Π°Π½ΠΊΠΎΠ² ΠΈ финансов. Π€ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚: ΡƒΠ΄Π°Π»Ρ‘Π½Π½ΠΎ, [Ρ„ΡƒΠ»Ρ‚Π°ΠΉΠΌ / частичная Π·Π°Π½ΡΡ‚ΠΎΡΡ‚ΡŒ], [ставка ΠΈΠ»ΠΈ Π²ΠΈΠ»ΠΊΠ°]. Π’Ρ‹ Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅Ρ‚Π΅ AI-Π°Π³Π΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² Π½Π° Python ΠΈ сами Π΄ΠΎΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚Π΅ ΠΈΡ… Π΄ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π°ΠΊΡˆΠ΅Π½Π° Π² Kubernetes. ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π½ΠΎ 30% Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ Π·Π°Π½ΠΈΠΌΠ°Π΅Ρ‚ ΠΊΠΎΠ΄, 70% ΡƒΡ…ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚ Π½Π° ΡƒΠΏΠ°ΠΊΠΎΠ²ΠΊΡƒ, Π΄Π΅ΠΏΠ»ΠΎΠΉ ΠΈ ΡΠΊΡΠΏΠ»ΡƒΠ°Ρ‚Π°Ρ†ΠΈΡŽ. Π“Π»Π°Π²Π½ΠΎΠ΅ Ρ‚Ρ€Π΅Π±ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ β€” Π°Π²Ρ‚ΠΎΠ½ΠΎΠΌΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ: Π±Π΅Π· ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΠΈ сисадминов ΡΠΎΠ±Ρ€Π°Ρ‚ΡŒ ΠΎΠ±Ρ€Π°Π·, ΠΏΡ€ΠΎΠΉΡ‚ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΊΡƒ бСзопасности ΠΈ Π·Π°ΠΏΡƒΡΡ‚ΠΈΡ‚ΡŒ сСрвис Π² кластСрС. Π§Ρ‚ΠΎ прСдстоит Π΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ: ΠΏΠΈΡΠ°Ρ‚ΡŒ Π°Π³Π΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² Π½Π° Python с ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Π³Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠ΅ΠΉ Π²Π½Π΅ΡˆΠ½ΠΈΡ… API (RAG, tool calling); ΡΠΎΠ±ΠΈΡ€Π°Ρ‚ΡŒ ΠΌΠΈΠ½ΠΈΠΌΠ°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Π΅ ΠΈ бСзопасныС Docker-ΠΎΠ±Ρ€Π°Π·Ρ‹; ΠΏΠΈΡΠ°Ρ‚ΡŒ Helm-Ρ‡Π°Ρ€Ρ‚Ρ‹ (values.yaml) для дСплоя Π² K8s; ΠΈΡΠΏΡ€Π°Π²Π»ΡΡ‚ΡŒ уязвимыС зависимости, ΠΊΠΎΠ³Π΄Π° SCA-сканСр Π±Π»ΠΎΠΊΠΈΡ€ΡƒΠ΅Ρ‚ ΠΎΠ±Ρ€Π°Π·: ΠΎΠ±Π½ΠΎΠ²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅, ΠΏΠ°Ρ‚Ρ‡, пСрСсборка, ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π΄Π΅ΠΏΠ»ΠΎΠΉ; ΠΏΡ€ΠΈ ΠΏΠ°Π΄Π΅Π½ΠΈΠΈ Π² ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π΅ Ρ€Π°Π·Π±ΠΈΡ€Π°Ρ‚ΡŒ Π»ΠΎΠ³ΠΈ ΠΏΠΎΠ΄Π° Π² ArgoCD, ΠΈΡΠΏΡ€Π°Π²Π»ΡΡ‚ΡŒ ΠΊΠΎΠ΄ ΠΈΠ»ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠΏΡ‚ ΠΈ Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΠΈΡ‚ΡŒ Π½ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ Ρ€Π΅Π»ΠΈΠ·. Π§Ρ‚ΠΎ Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ ΡƒΠΌΠ΅Ρ‚ΡŒ: Python Π½Π° ΡƒΡ€ΠΎΠ²Π½Π΅ ΡƒΠ²Π΅Ρ€Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‡ΠΈΠΊΠ°, LangChain / LlamaIndex / Semantic Kernel ΠΈΠ»ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΎΠ³ΠΈ; Docker, Kubernetes, Helm, bash, Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° с Π»ΠΎΠ³Π°ΠΌΠΈ; Π³Π»ΡƒΠ±ΠΎΠΊΠΎ ΠΏΠΎΠ½ΠΈΠΌΠ°Ρ‚ΡŒ ΡƒΠΏΡ€Π°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ зависимостями Π² Python (pip, poetry, virtualenv), ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΠΌΡƒ Ρ‡Ρ‚ΠΎ Π±ΠΎΠ»ΡŒΡˆΠΈΠ½ΡΡ‚Π²ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌ ΠΏΡ€ΠΈ Π΄Π΅ΠΏΠ»ΠΎΠ΅ Π²ΠΎΠ·Π½ΠΈΠΊΠ°Π΅Ρ‚ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎ здСсь; ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ с SCA-сканСрами; ΠΎΡ‚ 3 Π»Π΅Ρ‚ коммСрчСского ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚Π°. ΠŸΠΎΠ΄ΠΎΠΉΠ΄Ρ‘Ρ‚ Python-Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‡ΠΈΠΊ, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ ΡƒΡˆΡ‘Π» Π² AI ΠΈ освоил Docker/K8s, ΠΈΠ»ΠΈ MLOps-ΠΈΠ½ΠΆΠ΅Π½Π΅Ρ€, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ Ρ…ΠΎΡ€ΠΎΡˆΠΎ ΠΏΠΈΡˆΠ΅Ρ‚ ΠΊΠΎΠ΄. Π’ ΠΎΡ‚ΠΊΠ»ΠΈΠΊΠ΅, поТалуйста, сразу ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΡŒΡ‚Π΅ Π½Π° вопросы: РасскаТитС ΠΎ послСднСм AI-Π°Π³Π΅Π½Ρ‚Π΅, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€ΠΎΠ³ΠΎ Π²Ρ‹ сами Π΄ΠΎΠ²Π΅Π»ΠΈ Π΄ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π°ΠΊΡˆΠ΅Π½Π°: Ρ‡Ρ‚ΠΎ ΠΎΠ½ Π΄Π΅Π»Π°Π», Π½Π° ΠΊΠ°ΠΊΠΎΠΌ стСкС Π±Ρ‹Π» написан, ΠΊΠ°ΠΊ Π²Ρ‹ Π΅Π³ΠΎ ΡƒΠΏΠ°ΠΊΠΎΠ²Ρ‹Π²Π°Π»ΠΈ ΠΈ Π΄Π΅ΠΏΠ»ΠΎΠΈΠ»ΠΈ. Π‘Ρ‹Π»Π° Π»ΠΈ Ρƒ вас ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒ DevOps? SCA-сканСр Π·Π°Π±Π»ΠΎΠΊΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π» ΠΎΠ±Ρ€Π°Π· ΠΈΠ·-Π·Π° уязвимости Π² requests, Π½ΠΎ ΠΎΠ½Π° ΠΏΡ€ΠΈΡ…ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚ Ρ‚Ρ€Π°Π½Π·ΠΈΡ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎ Ρ‡Π΅Ρ€Π΅Π· Π΄Ρ€ΡƒΠ³ΡƒΡŽ Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΡƒ, ΠΈ просто ΠΏΠΎΠ΄Π½ΡΡ‚ΡŒ Π²Π΅Ρ€ΡΠΈΡŽ нСльзя. ΠžΠΏΠΈΡˆΠΈΡ‚Π΅ ΠΏΠΎ шагам, Ρ‡Ρ‚ΠΎ Π²Ρ‹ Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚Π΅ Π΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ. Какой Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚ занятости ΠΈ ΠΊΠ°ΠΊΡƒΡŽ ставку Π²Ρ‹ рассматриваСтС, ΠΈ ΠΊΠΎΠ³Π΄Π° ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚Π΅ Π½Π°Ρ‡Π°Ρ‚ΡŒ?.
Москва ЀрилансСры

Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° машинного обучСния

дистанционно
договорная
Π•ΡΡ‚ΡŒ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‡ΠΈΠΉ Python-ΠΏΡ€ΠΎΡ‚ΠΎΡ‚ΠΈΠΏ. БСйчас тСхничСская Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Π° ΠΏΡ€Π΅Π²Ρ€Π°Ρ‚ΠΈΡ‚ΡŒ Π΅Π³ΠΎ Π² production-ready MVP: Ρ€Π΅Ρ„Π°ΠΊΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³ Π°Ρ€Ρ…ΠΈΡ‚Π΅ΠΊΡ‚ΡƒΡ€Ρ‹, ΠΌΠΎΠ΄ΡƒΠ»ΡŒΠ½Ρ‹Π΅ detectors, scoring ΠΈ thresholding, calibration, FastAPI, inference pipeline. ВрСбуСтся Ρ‡Π΅Π»ΠΎΠ²Π΅ΠΊ с ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ΠΎΠΌ, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ смоТСт ΡΠ°ΠΌΠΎΡΡ‚ΠΎΡΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ Π²Π·ΡΡ‚ΡŒ Ρ‚Π΅Ρ…Π½ΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΡƒΡŽ Ρ‡Π°ΡΡ‚ΡŒ ΠΈ довСсти ΠΏΡ€ΠΎΡ‚ΠΎΡ‚ΠΈΠΏ Π΄ΠΎ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°ΡŽΡ‰Π΅Π³ΠΎ MVP.
Москва ЀрилансСры

Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° машинного обучСния

дистанционно
договорная
Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° RAG.
Москва ЀрилансСры