ML инженер

Описания нет

• Проектировать и строить сервисы машинного обучения для продакшена (API, микросервисы, системы реального времени);
• Интегрировать модели машинного обучения в приложения для пользователей;
• Обеспечивать надежность, масштабируемость и производительность систем на машинном обучении;
• Определять и внедрять лучшие практики для сервировки, версионирования и мониторинга моделей в продакшене;
• Владеть пайплайном доставки фич на машинном обучении в продакшен;
• Вести и менторствовать инженеров, работающих над приложениями на машинном обучении;
• Принимать архитектурные решения по системам с низкой задержкой и высокой нагрузкой;
• Выявлять узкие места между экспериментами и продакшеном и устранять их.

• 5+ Лет опыта в разработке ПО или машинном обучении;
• Сильный опыт построения бэкенда для продакшена (предпочтительно Python);
• Практический опыт деплоя и сервировки моделей машинного обучения в продакшене;
• Опыт разработки API (FastAPI, Flask, gRPC и т.п.);
• Понимание системного дизайна, масштабируемости и сред с высокой нагрузкой;
• Опыт работы с пайплайнами машинного обучения и жизненным циклом моделей;
• Опыт в лидерской или старшей роли (менторство, ownership, принятие решений);
• Будет плюсом опыт с системами машинного обучения реального времени (рекомендации, ранжирование, персонализация), видео-стримингом или платформами высокой пропускной способности, Kubernetes и облачными/он-премиум средами, feature stores, мониторингом моделей, A/B-тестами, MLOps-платформами (MLflow, Airflow и т.п.).

• Полная удалёнка;
• Конкурентная компенсация по сервисному контракту;
• Прозрачные обзоры производительности дважды в год с бонусами и корректировкой зарплаты;
• Годовой бюджет на улучшение домашнего офиса, спорт, оборудование и прочее;
• Инвестиции в развитие: платные языковые курсы, доступ к платформам обучения, mindfulness с поддержкой психолога (50% покрытие);
• Рост в быстрорастущем проекте с влиянием на технические решения;
• Культура признания с программой peer reward.