Ты сможешь получить опыт и раскрыть свой потенциал, работая над уникальными технологичными проектами наших клиентов.
Ты фокусируешься на технических задачах, а мы берем на себя переговоры с заказчиком, решение бюрократических вопросов и своевременно оплачиваем работу на проекте.
Приглашаем Системного аналитика для работы на IT-проектах наших клиентов (в формате аутстафф).
ЗАДАЧИ:
-
Проектировать и развивать ML-решения для прикладных бизнес-задач, выбирать подходящие математические подходы, архитектуры и алгоритмы с учетом специфики данных, ограничений и целевых метрик
-
Лидировать разработку и внедрение ML-моделей и сервисов: RecSys, churn prediction, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения
-
Строить и развивать end-to-end ML-пайплайны: от анализа данных, проверки гипотез и подготовки признаков до обучения, валидации, выбора моделей и вывода решений в production
-
Принимать технические решения по архитектуре ML-сервисов, deployment-подходам, интеграции с инфраструктурой и масштабированию решений
-
Обеспечивать production-ready качество решений: стабильность, производительность, отказоустойчивость, удобство сопровождения и мониторинг моделей
-
Интегрировать ML-решения в существующий ИТ-ландшафт компании: API, брокеры сообщений, хранилища данных, внутренние сервисы
-
Оптимизировать скорость инференса, потребление ресурсов и масштабируемость решений для высоконагруженных сценариев
-
Выстраивать и поддерживать мониторинг технических и бизнес-метрик моделей, контролировать деградацию качества и инициировать улучшения
-
Курировать техническую реализацию задач команды: участвовать в декомпозиции, code review, выборе инструментов и инженерных практик
-
Выступать техническим экспертом для команды и смежных подразделений: взаимодействовать с аналитиками, data engineers, backend-разработчиками, DevOps/MLOps и product-командами
-
Проводить технические интервью ML/Python-кандидатов: оценивать уровень разработки, знание ML-теории, практический опыт вывода моделей в production, архитектурное мышление и соответствие профилю команды
-
Участвовать в формировании технической экспертизы команды: менторить инженеров, помогать в развитии junior/middle/senior специалистов, участвовать в выработке стандартов разработки
ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАЧ НЕОБХОДИМЫ:
-
Высшее образование (математика / физика / информатика / ИТ)
-
Коммерческий опыт в Machine Learning от 5 лет, из них желательно опыт в роли ведущего инженера / tech lead / technical owner от 2х лет
-
Уверенный опыт промышленной разработки на Python(от 7 лет): написание чистого, поддерживаемого и production-ready кода, понимание OOP, SOLID, code style, code review practices
-
Практический опыт проектирования ML-сервисов и вывода моделей в production
-
Хорошее знание одного или нескольких Python backend-фреймворков: FastAPI / Flask / Django
-
Глубокое понимание теоретической базы ML: основные постановки задач, алгоритмы, метрики качества, математическая статистика, теория вероятностей
-
Практический опыт работы с классическим ML и бустингами: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM
-
Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers, задачи обработки текстов, NER, прикладное использование языковых моделей
-
Практический опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов
-
Опыт работы с инструментами и фреймворками для LLM/agentic-сценариев: LangChain, LangGraph или аналогами
-
Опыт контейнеризации и подготовки решений к эксплуатации: Docker, CI/CD.
-
Хорошее знание Linux
-
Опыт работы с векторными БД: Pinecone / Weaviate / Qdrant / pgvector
-
Практический опыт интеграции с брокерами сообщений: Kafka / RabbitMQ
-
Понимание принципов MLOps, мониторинга и наблюдаемости ML-систем, включая Grafana и смежные инструменты
-
Опыт принятия технических решений, декомпозиции задач и технического сопровождения команды будет преимуществом
-
Опыт проведения технических интервью или готовность брать на себя эту задачу как часть роли
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
-
Опыт руководства небольшой командой инженеров или наставничества
-
Опыт выстраивания инженерных стандартов, процессов code review и технической оценки кандидатов
-
Опыт работы с высоконагруженными ML-сервисами и распределенными системами
-
Понимание смежных направлений: Data Engineering, Backend, DevOps/MLOps
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
-
Удаленную работу - возможность работать из любого города
-
Своевременные выплаты
-
Интересные и уникальные IT-проекты в крупных компаниях
-
Скидки от партнеров - английский язык, обучение, покупки
-
Корпоративная библиотека
