ML разработчик

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

Litota Group — группа ИТ-компаний, предоставляющая экспертизу для реализации амбициозных ИТ-проектов. Команда разрабатывает продукты для ведущих российских банков и крупнейших корпораций.

• Исследовать и применять математические и ML-методы для решения прикладных бизнес-задач, выбирать оптимальные алгоритмы под специфику данных и целей
• Разрабатывать и обучать ML-модели (RecSys, модели оттока, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения)
• Строить end-to-end ML-пайплайны: от проверки гипотез и анализа данных до обучения, валидации и выбора лучших моделей или ансамблей
• Реализовывать production-ready решения: подготовка моделей к эксплуатации, оптимизация инференса (скорость, стабильность, масштабируемость)
• Интегрировать ML-решения в существующую ИТ-инфраструктуру (API, брокеры сообщений, хранилища данных)
• Оптимизировать производительность и масштабируемость ML-решений для высоконагруженных систем
• Настраивать мониторинг технических и качественных метрик моделей
• Взаимодействовать с инженерами, аналитиками и продуктовыми командами

• Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет
• Python — продвинутый уровень (от 5 лет), умение писать чистый и поддерживаемый production код (OOP, SOLID)
• Знание фреймворков FastAPI/Django/Flask
• Глубокое понимание теоретической базы ML: основные задачи, методы, метрики, математическая статистика и теория вероятностей
• Практический опыт классического ML и бустингов: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM
• Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers
• Задачи NLP/NER, работа с текстовыми данными
• Опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов
• Практическая работа с LLM-инструментами и агентными фреймворками: LangChain, LangGraph (или аналогичные)
• Опыт подготовки моделей к продакшену
• Docker, CI/CD
• Хорошее знание Linux
• Опыт работы с векторными базами данных: Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector
• Умение работать с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ)
• Понимание принципов MLOps и мониторинга (включая Grafana)
• Будет плюсом PostgreSQL

• Полная занятость
• Договор гражданско-правового характера, сдельная основа (аутстафф), оплата за фактически отработанное время в рублях
• Интересные проекты в финансовой и промышленной сферах
• Скидки от партнеров на английский, обучение, покупки
• Корпоративная библиотека