ML Инженер

Дата размещения вакансии: 25.11.2024
Работодатель: Росгосстрах
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Киевская улица 7
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Обязанности:

  • Разработка и внедрение моделей машинного обучения для различных бизнес-задач компании;
  • Оптимизация существующих моделей и алгоритмов, автоматизация пайплайнов, повышение производительности, различные задачи MLOPS;
  • Базовый анализ данных, автоматизация подготовки дата-сетов для обучения моделей;
  • Взаимодействие с бизнес-подразделениями и аналитиками для определения потребностей и формулирования задач для ML;
  • Настройка и поддержка инфраструктуры для машинного обучения;
  • Проведение исследований и экспериментов по применению новых алгоритмов и технологий в области ML;
  • Подготовка и представление отчетов о результатах работы и исследованиях, работа с документацией.

В компании реализовано более 10 продукционных пайплайнов и моделей машинного обучения, требуется их развитие и поддержание в работоспособном состоянии, также в планах увеличение числа моделей и сервисов.

Требования:

  • Высшее образование в области компьютерных наук, математики, статистики или смежных областях;
  • Опыт работы с Python и основными библиотеками для машинного обучения;
  • Глубокие знания алгоритмов машинного обучения и статистических методов;
  • Опыт работы с большими данными и системами хранения данных;
  • Умение работать с инструментами для визуализации данных;
  • Опыт работы в области анализа данных и построения ML-моделей не менее 3-х лет;
  • Умение работать в команде, аналитический склад ума, внимательность к деталям.

Условия:

  • Конкурентоспособная заработная плата и социальный пакет;

  • Трудоустройство с первого рабочего дня согласно ТК РФ;
  • Возможный режим работы: 100% удаленный доступ или гибридный график работы (удаленный доступ + комфортабельный офис в 3 мин. пешком от м. Киевская);
  • Возможности для профессионального роста и развития;

  • Работа в команде профессионалов в одной из ведущих страховых компаний страны;

  • Корпоративные скидки на страховые продукты, фитнес, продукты, купоны и услуги компаний партнёров в рамках единой онлайн платформы / приложения;
  • Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока;
  • Электронная библиотека с более чем 3000 книг на самые актуальные темы современного бизнеса, науки и личностного развития, включая мировые бестселлеры и доступом в оффлайн режиме с любого мобильного устройства.