ml engineer

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

Команда инженеров машинного обучения inDrive занимается превращением идей и прототипов в надежные, готовые к эксплуатации системы. Команда отвечает за полный жизненный цикл ML-решений — от интеграции с существующими сервисами до развертывания, мониторинга и постоянного улучшения, обеспечивая стабильную и измеримую ценность моделей в реальных условиях.

Вам нужно будет брать на себя ответственность за полный цикл доставки машинного обучения, включая создание, тестирование, развертывание и поддержку компонентов решений, руководить проектированием сложных ML-систем с нуля с учетом архитектурных аспектов, потребностей пользователей и нефункциональных требований, трансформировать бизнес-цели в задачи Data Science и определять соответствующие прокси-метрики и нефункциональные требования, находить и проверять бизнес-сценарии, которые можно решить с помощью технических инструментов и решений, внося значительный вклад в процесс проектирования экспериментов, управлять проблемами от первопричины до решения, предоставляя обратную связь для улучшения инженерного дизайна и предотвращения будущих проблем, создавать и поддерживать сервисы на основе DS в производственной среде, сотрудничая с другими командами и внося вклад в серверные системы и инфраструктуру, управлять автоматизацией и отслеживать метрики производительности и эффективности, наставлять и обучать младших членов команды, поддерживая культуру непрерывного обучения и лучших практик, четко и лаконично доносить сложные технические сообщения до различной аудитории, а также проактивно выявлять и сообщать о потенциальных проблемах безопасности, рисках и контроле, стимулируя непрерывные улучшения и инновации, которые приводят к бизнес-эффекту.

• Комплексный опыт самостоятельной реализации и руководства ML-проектами с подтвержденным послужным списком успехов и извлеченных уроков.
• Экспертный уровень владения классическим машинным обучением, глубоким обучением и продвинутой математикой.
• Сильные практические знания инструментов MLOps для управления жизненным циклом ML-моделей.
• Прочные навыки проектирования программных систем для участия в общей архитектуре и способность проектировать ML-системы с нуля.
• Глубокий опыт работы с системами событий и средами развертывания, а также способность поддерживать сервисы в производственной среде.
• Владение Python и его фреймворками для потоковой, пакетной и асинхронной обработки данных.
• Общие знания технологий для интеграции бэкенда (например, Golang).
• Хорошее понимание таких концепций, как Concept Drift и его влияние на производительность модели в продакшене.
• Глубокое понимание подготовки данных и расчетов на всех этапах ML-конвейера.
• Будет плюсом: свободное владение английским языком.

• Стабильная зарплата, официальное трудоустройство.
• Медицинская страховка.
• Гибридный режим работы и гибкий график.
• Пакет релокации для кандидатов из других регионов.
• Доступ к услугам профессионального консультирования, включая психологическую, финансовую и юридическую поддержку.
• Членство в дисконтном клубе.
• Разнообразные внутренние программы обучения.
• Частично или полностью оплачиваемые дополнительные курсы.
• Все необходимое рабочее оборудование.