ML инженер

Описания нет

• Участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов от бизнес-анализа до внедрения и поддержки
• Проводить исследовательский анализ данных, создавать новые признаки и строить пайплайны обработки данных
• Разрабатывать модели регрессии, строить и оптимизировать модели прогнозирования временных рядов
• Реализовывать алгоритмы продуктового матчинга
• Применять NLP-методы для анализа текстовых описаний товаров, извлечения признаков и улучшения поиска
• Проектировать и поддерживать надежные пайплайны обучения и инференса
• Настраивать мониторинг качества моделей в проде и обеспечивать воспроизводимость экспериментов
• Интегрироваться с продуктом и взаимодействовать с разработчиками для внедрения моделей в API и бизнес-логику
• Участвовать в развитии ML-инфраструктуры
• Генерировать и реализовывать идеи по улучшению алгоритмов

• Опыт разработки и внедрения коммерческих ML-моделей в продакшн от 3-5 лет
• Глубокое понимание классических методов ML и методов глубокого обучения, включая NLP
• Уверенная работа с временными рядами, включая построение прогнозов, обработку трендов и сезонности
• Понимание метрик качества в задачах классификации, регрессии и ранжирования
• Уверенное владение библиотеками Python для создания ML-алгоритмов
• Опыт создания инфраструктуры для ML, включая Model Serving и MLOps
• Способность самостоятельно вести проект и эффективно коммуницировать с разными отделами
• Будет плюсом регулярное изучение SOTA-практик и чтение статей, полный цикл работы с моделями глубокого обучения, участие в построении MLOps-процессов с нуля

• Стабильная работа в крупном банке
• Конкурентная заработная плата и квартальный бонус по результатам работы
• Соцпакет, ДМС и страхование жизни
• Условия для роста и развития, включая конференции, тренинги и внутренние программы
• Передовой стек технологий и высокопроизводительное оборудование
• Корпоративное обучение