#ML-специалист

Обязанности:

• Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя
• Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий
• Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания
• Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса
• Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей

Требования:

• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн
• Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers
• Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV)
• Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git)
• Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API)
• Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги)
• Знание Linux как рабочей среды
• Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код
• Английский язык на уровне чтения технической документации

Будет плюсом:

• Опыт оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Проактивная жизненная позиция
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты

Условия работы