Т1
сегодня

ml engineer

выше рынка на 22,1%
вакансия ~ 378 700 ₽
в среднем 310 235 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией

сопроводительное письмо

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

описание

В рамках направления Искусственного интеллекта команда занимается большими данными, разработкой платформ хранения информации, а также построением аналитических и рекомендательных систем для крупного бизнеса. Вам нужно будет разрабатывать и поддерживать ETL-пайплайны, создавать, обучать и оценивать модели AutoML, внедрять новые алгоритмы ML и тестировать их, оптимизировать признаки с помощью кастомных трансформеров, RFE, PCA и feature-selection, упаковывать модели в MLEAP-bundle и публиковать их, реализовывать и поддерживать сервисы инференса с REST-API и SSE, интегрировать с Kafka/Redis для надёжной доставки сообщений и статусов, настраивать CI/CD пайплайны с автоматическим тестированием и деплоем в Kubernetes, мониторить производительность, собирать метрики, настраивать алерты, участвовать в архитектурных обсуждениях, оценивать риски и предлагать улучшения платформы.

требования

  • Программирование на Scala 2.12/2.13 с опытом Spark-приложений и Python для моделирования в Jupyter
  • Глубокие знания Apache Spark 3.x
  • Опыт построения и эксплуатации ML-моделей от ETL до обучения и инференса
  • Знание основных алгоритмов машинного обучения
  • Понимание Kafka, Redis Streams и SSE
  • Навыки контейнеризации с Docker и оркестрации с Kubernetes, Helm
  • Базовые навыки работы с MinIO/S3, Hive, SFTP
  • Умение работать с Git и вести документацию в Swagger/OpenAPI
  • Оконченное высшее образование
  • Будет плюсом опыт проектирования полного ML-пайплайна в распределённой среде, выбора и внедрения моделей типа XGBoost, CatBoost и кастомных трансформеров, оптимизации точности моделей с гиперпараметрическим поиском, кросс-валидацией и балансировкой классов, разработки сложных feature-engineering-трансформеров, RFE, PCA, target-encoding, упаковки моделей в MLEAP-bundle с деплоем в MinIO, мониторинга Spark-jobs, Kafka-потоков и метрик в продакшн, обеспечения безопасности данных с TLS/mTLS, принятия архитектурных решений по точности, производительности, масштабированию и отказоустойчивости

условия

  • Достойный оклад по итогам интервью и оформление по ТК
  • Эксклюзивный зарплатный проект в банке ВТБ
  • ДМС с телемедициной, стоматологией и поддержкой родственников
  • Бесплатное обучение, конференции, карьерные маршруты
  • Компенсация спорта, скидки у партнёров
  • Корпоративные события, митапы, клубы по интересам
Откликнуться Добавить в отклики