ml engineer

Описания нет

• Разрабатывать и оптимизировать модели машинного обучения;
• Подготавливать данные и создавать конвейеры машинного обучения;
• Обучать, проверять и оценивать модели;
• Упаковывать и разворачивать модели в продакшн;
• Создавать API для вывода моделей;
• Настраивать базовые процессы MLOps;
• Отслеживать качество моделей и стабильность работы в продакшн;
• Взаимодействовать с командами бэкенда, данных, DevOps и продуктовыми командами.

• Опыт коммерческой разработки в машинном обучении от 3 лет;
• Уверенное владение Python;
• Навыки написания чистого, модульного и поддерживаемого кода;
• Глубокие знания классического машинного обучения и методов оценки моделей;
• Владение PyTorch, TensorFlow, JAX, scikit-learn, pandas, NumPy;
• Опыт предобработки данных и генерации признаков;
• Опыт создания конвейеров машинного обучения и развертывания моделей или сервисов в продакшн;
• Знание SQL, Git, Docker;
• Опыт работы с FastAPI, Flask или аналогичными инструментами для вывода моделей;
• Понимание процессов MLOps: воспроизводимость, версионирование, отслеживание экспериментов, CI/CD, мониторинг;
• Опыт работы с MLflow, DVC, Kubeflow, Airflow, W&B, Evidently AI или аналогичными инструментами;
• Понимание мониторинга моделей, дрейфа данных и метрик качества в продакшн;
• Знание Spark, PySpark, Dask;
• Свободное владение английским языком (уровень B2+);
• Будет плюсом опыт работы с NLP, компьютерным зрением, рекомендательными системами, ранжированием, временными рядами, Kubernetes, облачными платформами AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML, инструментами Triton Inference Server, TensorFlow Serving, BentoML, KServe, системами Prometheus, Grafana, Evidently AI, CI/CD инструментами GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, а также опыт наставничества.

• Возможна официальная занятость или контрактное сотрудничество в РФ, РБ или странах ЕС в зависимости от проекта и локации кандидата.