Cтартап в области биотехнологий
Engineer
#include <iostream>
int main()
{
• Применение методов Deep Machine Learn, R&D, NEAT algorithm, статистических методов, в процессах анализа данных. Написание соответствующих сервисов на Python3, C++(for Big Data), Hadoop;
• Написание различных парсеров для сбора datasets. Проведение мультипроцессных и многопоточных вычислений;
• Выдача результатов работы нейронных сетей с использованием фреймворков Flask, Django, Spring Boot, и развертывание приложений на сервере под Linux (SSH, Nginx-Gunicorn, SSL/TLS, Docker). Использование СУБД (PostgreSQL, SQLite3, MongoDB, Sqlalchemy, psycopg2);
• Применение для анализа и создания связки текст-текст на основе word2vec, doc2vec, BERT, NLP(библиотеки gensim, scikit-learn, nltk, pymorphy) и Keras(TensorFlow), обработка данных (Numpy, Pandas, Pytorch, Scipy). Визуализация результатов(Matplotlib, TensorBoard, Plotly, Plotly Scatter Mapbox);
• Обучение моделей (AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier, RandomForestClassifier), кросс-валидация с выбором наилучших hp, и сравние с Xgboost;
• Сбор размеченных данных и обучение систем обрабатывать вопросы, генерировать ответы, построение embeddings models, share attachments;
• Анализ тональности текста и транслирование ее в дашбордах;
• Реализация REST API, Web Socket, Node Js, OAuth2, GraphQL для приложений.
std::cin.get();
}