machine learning engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Команда занимается внедрением, эксплуатацией и улучшением моделей ИИ/машинного обучения в высоконагруженных продуктивных средах. Роль связывает Data Science и продакшн, превращая инициативы ИИ в масштабируемые, надёжные и ориентированные на бизнес системы.

• Проектировать и поддерживать end-to-end пайплайны MLOps.
• Разрабатывать инфраструктуру для обучения, тестирования, мониторинга моделей и автоматической переобучения.
• Настраивать CI/CD процессы для эффективного релиза моделей.
• Внедрять и поддерживать сервисы ИИ/машинного обучения на AWS, GCP или Azure.
• Использовать Docker и Kubernetes для управления средами деплоя.

• Высшее образование (бакалавр/магистр) в области компьютерных наук, Data Science или инженерии.
• 4+ года опыта внедрения моделей машинного обучения в продакшн.
• Сильные навыки Python и уверенное владение TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.
• Опыт работы с фреймворками MLOps: MLflow, Kubeflow или TFX.
• Экспертиза в CI/CD (Jenkins, GitLab CI) и контейнеризации (Docker, K8s).
• Хорошие коммуникативные навыки.
• Будет плюсом опыт с большими данными (Hadoop, Spark, Kafka), визуализацией данных (Tableau, Power BI) и знания PostGIS или Vue.js.

• Условий в вакансии нет