Senior ML Engineer (Домен ИИ)

Дата размещения вакансии: 13.01.2026
Работодатель: Т1
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Екатеринбург
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Чем предстоит заниматься:

  • Разработка и поддержка ETL‑pipeline;
  • Создание, обучение и оценка моделей AutoML;
  • Внедрение новых алгоритмов ML и их тестирование;
  • Оптимизация признаков: построение кастомных трансформеров, RFE, PCA, feature‑selection;
  • Упаковка моделей в MLEAP‑bundle и их публикация;
  • Реализация и поддержка сервисов инференса с REST‑API и SSE;
  • Интеграция с Kafka/Redis, обеспечение надёжной доставки сообщений и статусов;
  • Настройка CI/CD пайплайнов, автоматическое тестирование и деплой в Kubernetes;
  • Мониторинг производительности, сбор метрик, настройка алертов;
  • Участие в архитектурных обсуждениях, оценка рисков и предложений по улучшению платформы.

Какие знания и навыки для нас важны:

  • Программирование на Scala 2.12/2.13 (опыт разработки Spark‑приложений) и Python (моделирование в Jupyter);
  • Глубокие знания Apache Spark 3.x;
  • Опыт построения и эксплуатации ML моделей (ETL → обучение → инференс);
  • Знание основных алгоритмов машинного обучения;
  • Понимание работы Kafka, Redis Streams и SSE;
  • Навыки контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes, Helm);
  • Базовые навыки работы с MinIO/S3, Hive, SFTP;
  • Умение работать с системами контроля версий (Git) и вести техническую документацию (Swagger/OpenAPI);
  • Опыт проектирования, разработки и поддержки полного ML‑pipeline в распределённой среде;
  • Опыт выбора и внедрения новых моделей и алгоритмов (XGBoost, CatBoost, кастомные трансформеры и т.п.);
  • Опыт оптимизации точности моделей: гиперпараметрический поиск, кросс‑валидация, балансировка классов;
  • Опыт разработки и интеграции сложных feature‑engineering‑трансформеров, RFE, PCA, target‑encoding;
  • Опыт упаковки моделей в MLEAP‑bundle, их деплой в MinIO и обслуживания сервисов инференса;
  • Опыт мониторинга и отладки Spark‑jobs, Kafka‑потоков, метрик моделей в продакшн;
  • Навыки обеспечения безопасности данных (TLS/mTLS, подпись/верификация);
  • Умение принимать архитектурные решения по увеличению точности, производительности, масштабированию и повышению отказоустойчивости;
  • Оконченное высшее образование;