ML инженер

ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:

• Разрабатывать и обучать модели машинного обучения и глубокого обучения (ML/DL);
• Строить ML-пайплайны: сбор, обработка, валидация и деплой моделей;
• Проводить анализ данных, фичеринг, оценку качества моделей;
• Участвовать в проектировании архитектуры ML-систем, интеграции моделей через REST/gRPC API;
• Внедрять и поддерживать мониторинг качества и стабильности моделей в продакшене;
• Работать совместно с Data Engineers, DevOps и продуктовой командой.

МЫ ЖДЁМ КАНДИДАТА С:

Технические навыки:

• Владение Python, уверенное знание стандартной библиотеки;
• Опыт работы с NumPy, Pandas, Scikit-learn;
• Опыт в одном из фреймворков: TensorFlow или PyTorch;
• Знание классических ML-алгоритмов: линейные модели, деревья решений, ансамбли (RF, GBM), кластеризация, методы снижения размерности;
• Опыт анализа временных рядов (ARIMA, Prophet, LSTM, Transformer-based модели);
• Навыки построения пайплайнов и проведения валидации (кросс-валидация, бутстрэп, подбор метрик качества).

Математика и алгоритмы:

• Линейная алгебра, вероятности и статистика, оптимизация, теория информации;
• Понимание принципов регуляризации, градиентных методов, энтропии и KL-дивергенции.

Инженерные навыки:

• Контейнеризация и деплой: Docker, Kubernetes / Openshift;
• CI/CD, REST/gRPC API;
• Работа с БД: PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse;
• Базовое понимание Kafka и распределённых систем.

MLOps:

• Опыт работы с MLflow, DVC;
• Оркестрация пайплайнов (Kubeflow);
• Мониторинг и переобучение моделей, drift detection;
• Знание основ A/B-тестирования в ML.

SOFT SKILLS:

• Умение доносить сложные технические концепции до бизнеса и коллег;
• Командная работа (code review, agile/kanban практики);
• Критическое мышление и аналитический подход;
• Самоорганизация и умение документировать решения;
• Гибкость и адаптивность;
• Владение английским языком для чтения документации и статей.

УСЛОВИЯ:

• Фиксированный график работы 5/2;
• Оформление по ТК РФ;
• ДМС со стоматологией после испытательного срока;
• Корпоративная развозка от/до ст. м. Московская/г. Гатчина;
• Парковка на территории аэропорта по льготным тарифам;
• Скидки и специальное меню для сотрудников в партнерских заведениях организации;
• Насыщенная корпоративная жизнь.