ML-инженер

Основные требования

• Хорошее знание Python.
• Понимание основных алгоритмов машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация, деревья решений, boosting.
• Опыт работы с scikit-learn, Pandas, NumPy.
• Базовое понимание PyTorch или TensorFlow.
• Понимание основных ML-метрик и принципов валидации моделей.
• Знание SQL и умение работать с данными.
• Понимание Git и основных принципов командной разработки.
• Базовое понимание Docker, REST API и Linux.
• Понимание математических основ ML: линейная алгебра, теория вероятностей и статистика.
• Умение самостоятельно разбираться в новых технологиях и читать техническую документацию на английском языке.

• Подготовка, очистка и анализ данных для обучения моделей.
• Разработка и обучение моделей машинного обучения.
• Проведение экспериментов, подбор признаков и гиперпараметров.
• Оценка качества моделей и сравнение различных подходов.
• Работа с классическими ML-алгоритмами и современными Deep Learning-моделями.
• Интеграция ML-моделей в существующие сервисы и продукты.
• Оптимизация inference и производительности моделей.
• Участие в построении ML-пайплайнов и автоматизации процессов обучения.
• Мониторинг качества моделей после запуска.
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и продуктовой командой.

• стабильная заработная плата, официальное оформление и социальные отчисления;
• профессиональный, дружный и поддерживающий коллектив;
• возможность профессионального и карьерного роста;
• комфортные условия работы и разви