Старший специалист по разработке нейросетей

Чем предстоит заниматься:

• Участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов: от бизнес-анализа и разработки до внедрения и поддержки;
• Проводить исследовательский анализ данных (EDA), feature engineering, строить пайплайны обработки данных;
• Разработка моделей регрессии, построение и оптимизация моделей прогнозирования временных рядов, реализация алгоритмов продуктового матчинга;
• Применение NLP-методов для анализа текстовых описаний товаров, извлечения признаков, улучшения поиска и матчинга (включая эмбеддинги, базовые трансформеры);
• Проектировать и поддерживать надежные пайплайны обучения и инференса, настраивать мониторинг качества моделей в проде, обеспечивать воспроизводимость экспериментов;
• Интеграция с продуктом: тесно взаимодействовать с разработчиками для внедрения моделей в API и бизнес-логику платформы;
• Участие в развитии ML-инфраструктуры;
• Генерировать и реализовывать новые идеи по улучшению наших алгоритмов.

Наши пожелания к кандидатам:

• Опыт в разработке и внедрении коммерческих ML-моделей в продакшн от 3-5 лет;
• Глубокое понимание классических методов ML, а также методов глубокого обучения, в частности для задач NLP;
• Уверенная работа с временными рядами: построение прогнозов, обработка трендов, сезонности, оценка качества;
• Понимание метрик оценки качества в задачах классификации, регрессии, ранжирования;
• Уверенное владение основными библиотеками python для создания ML-алгоритмов;
• Опыт создания инфраструктуры для ML (Model Serving, MLOps);
• Способность самостоятельно вести проект и эффективно коммуницировать с разными отделами.

Будет плюсом:

• Регулярное изучение SOTA-практик и самостоятельное чтение статей;
• Полный цикл работы с моделями глубокого обучения;
• Участие в построении MLOps-процессов с нуля (мониторинг, алертинг, A/B тестирование моделей).

Что мы предлагаем:

• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны;
• Конкурентную заработную плату, соцпакет;
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития);
• Дружный коллектив единомышленников;
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование;
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат;
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• Корпоративное обучение.