Дербеневская набережная 7с17
DM Solutions – ИТ компания. Мы создаем и внедряем программные решения для цифровой трансформации корпораций и государственных компаний.
Наши клиенты: Аэрофлот, АК Россия, Росатом и его дивизионы, Газпромнефть, Силовые машины, Росгосстрах, Ингосстрах, Дом.РФ, МТС и многие другие.
Мы активно растем, выстраиваем и совершенствуем наши процессы, запускам новые проекты и направления бизнеса.
Ищем нового коллегу - ML инженера.
Мы предлагаем:
-
Мы - аккредитованная ИТ компания.
-
Быстрый процесс подбора: интервью с HR → встреча с нанимающим менеджером → проверка СБ → оффер. В среднем, прохождение всех этапов занимает 1-2 недели.
-
Оформление: в соответствии ТК РФ. Можно подписывать документы через кадровый электронный документооборот.
-
Выплаты: “белая” заработная плата, оплата больничных и отпусков, премии.
-
Бенефиты: ДМС со стоматологией, компенсация профильных курсов и обучений.
-
График работы: пн-пт, сб/вскр - выходные. Разные форматы работы по договоренности с руководителем: гибрид, офис. Согласование отсутствий без лишней бюрократии.
-
Офис: в современном офисном центре Деловой квартал “Новоспасский” на ст.м.Павелецкая, 15 минут от метро.
И ещё у нас есть:
-
Помощь в адаптации: назначим наставника, выдадим необходимую технику, составим и обсудим план работ.
-
Профессиональный и карьерный рост: мы не сдерживаем амбиции, приветствуем готовность брать на себя ответственность и отвечать за результат.
-
Лояльная и дружелюбная корпоративная культура: у нас крутые корпоративы и автопробеги, быстрые коммуникации.
-
Сильный ТОП-менеджмент: руководители выполняют свои обязательства перед сотрудниками, готовы идти на диалог и искать решения вместе.
Будем рады познакомиться, если у тебя есть:
-
Опыт разработки Python, понимание ООП, паттернов проектирования и асинхронных запросов (asyncio);
-
Опыт работы с SQL (PostgreSQL, ClickHouse);
-
Навыки разработки и оптимизации ETL процессов;
-
Знания классического ML, умение ориентироваться в ML-моделях.
-
Умение обучать глубокие нейросети, рекурентные архитектуры;
-
Опыт работы с моделями временных рядов;
-
Опыт работы с Airflow, MLFlow;
-
Опыт разработки API, FastAPI;
-
Опыт деплоя моделей в Kubernetes кластер, опыт написания деплоймент манифестов;
-
Опыт работа с KubeFlow.
У тебя точно получится, если:
-
Ты внимателен к деталям и обладаешь аналитическим мышлением.
-
Умеешь самостоятельно обучаться и легко адаптируешься к новым технологиям.
-
Коммуникабелен и умеешь работать в команде.
Основные задачи:
-
Разработка и оптимизация ETL процессов;
-
Создание конвейеров предобработки и валидации данных;
-
Создание и обучение ML моделей предиктивной аналитики;
-
Настройка мониторинга ML-моделей и качества данных;
-
Управление жизненным циклом ML моделей;
-
Деплой ML моделей в прод среду.