Уральская улица 4
Чем предстоит заниматься
- Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask)
- Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения
- Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности
- Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации
- Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени
- Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики
- Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию
- Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки
Что для этого нужно
Опыт работы в области Data Science от 2 лет
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа
Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow
Навыки построения аналитических моделей на Python
Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных
Опыт работы с Linux на базовом уровне
Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask
Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях
Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом
Знание английского языка на техническом уровне
Готовность работать в офисном формате (г. Санкт-Петербург, ул. Уральская, 4)
Трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию ООО «МегаТех»
