machine learning engineer

Описания нет

• Участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов: от бизнес-анализа и разработки до внедрения и поддержки;
• Проводить исследовательский анализ данных, проектирование признаков, строить пайплайны обработки данных;
• Разрабатывать модели регрессии, строить и оптимизировать модели прогнозирования временных рядов, реализовывать алгоритмы продуктового матчинга;
• Применять методы обработки естественного языка для анализа текстовых описаний товаров, извлечения признаков, улучшения поиска и матчинга;
• Проектировать и поддерживать надежные пайплайны обучения и инференса, настраивать мониторинг качества моделей в продакшене, обеспечивать воспроизводимость экспериментов;
• Взаимодействовать с разработчиками для внедрения моделей в API и бизнес-логику платформы;
• Участвовать в развитии ML-инфраструктуры;
• Генерировать и реализовывать новые идеи по улучшению алгоритмов.

• Опыт в разработке и внедрении коммерческих ML-моделей в продакшн от 3 до 5 лет;
• Глубокое понимание классических методов машинного обучения и методов глубокого обучения, в частности для задач обработки естественного языка;
• 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 машинного обучения;
• Способность самостоятельно вести проект и эффективно коммуницировать с разными отделами;
• Будет плюсом регулярное изучение современных практик и чтение статей, полный цикл работы с моделями глубокого обучения, участие в построении MLOps-процессов с нуля.

• Стабильная работа в одном из крупнейших банков страны;
• Конкурентная заработная плата, соцпакет;
• Условия для роста и развития, включая конференции, тренинги, внутренние программы развития;
• Дружный коллектив единомышленников;
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование;
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию;
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• Корпоративное обучение.