.svg)
.svg)
Добавьте резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.
сегодня
ml engineer
выше рынка на 7,1%
вакансия
407 000 ₽
в среднем
380 129 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией
генерация резюме
сопроводительное письмо
Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории
описание
Офисный формат на время испытательного срока
Команда «Сервис внедрения моделей машинного обучения Run» управляет полным жизненным циклом продуктивизации AI-агентов, моделей машинного обучения и фичей в B2C. Обеспечивает DS-команды проверенными инструментами, методологией и производственным процессом для быстрого, надёжного и масштабируемого внедрения решений в промышленной эксплуатации.
задачи
- Управлять процессом продуктивизации AI-агентов, моделей и фичей: разрабатывать и внедрять правила, политики, метрики;
- Рассчитывать ключевые метрики и контролировать отклонения на всех этапах жизненного цикла моделей и фичей (t2m, lt, csi);
- Оказывать экспертную поддержку 5/2, консультировать команды, участвовать в разборе инцидентов (соблюдение SLA);
- Собирать и прорабатывать требования на доработку компонентов ML-платформы;
- Участвовать в пилотировании и тиражировании нового функционала и продуктов на весь B2C;
- Разрабатывать и поддерживать единую методологию расчёта и описания фичей/таргетов;
- Вести и актуализировать базу знаний (каталог фичей/таргетов/моделей), контролировать качество документации;
- Презентовать возможности единого сервиса для внутренних заказчиков.
требования
- Опыт управления командой DS/MLE от 3 лет;
- Понимание полного жизненного цикла моделей;
- Практический опыт участия в разработке пайплайнов сбора фичей, обучения и инференса моделей;
- Знание компонентов экосистемы Hadoop (Hive, Apache Spark);
- Навыки работы с требованиями и документацией;
- Будет плюсом опыт в области Feature & Model Governanc, работа по Agile-методологии (Jira, Confluence).
условия
- Офисный формат на время испытательного срока, потом гибрид;
- Комфортный офис в Москве, Кутузовский пр., д.32, к.1, бизнес-центр;
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи;
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты партнёров;
- Вознаграждение за рекомендацию друзей.
навыки
