ML Engineer / Разработчик моделей машинного обучения в энергетике
- Практики
- CI/CD
Основные требования
уверенно владеет Python и SQL (PostgreSQL);
имеет практический опыт работы с pandas, NumPy, scikit-learn;
хорошо понимает и применяет градиентный бустинг (CatBoost, LightGBM, XGBoost) и нейросети (PyTorch);
имеет опыт работы с временными рядами и оценки качества ML-моделей;
пишет production-код: модули, unit-тесты, Git, код-ревью;
имеет опыт вывода ML-моделей в продакшен: Docker, MLflow или аналог;
умеет объяснить результат модели простым языком.
преимуществом: опыт в энергетике, вероятностные прогнозы (квантили, калибровка), Airflow, FastAPI, CI/CD, опыт с LLM (RAG, агенты, чат-боты).
Разработка ML-моделей для электроэнергетической отрасли.
Оценка качества моделей с учётом экономического эффекта.
Исследовательский анализ (EDA), очистка и подготовка данных.
Вывод моделей в продакшен и их поддержка: регулярное обучение, версионирование, мониторинг качества.
Документирование методологии и экспериментов.
Официальное трудоустройство по ТК РК.
Доход: заработная плата, уровень обсуждается по итогам собеседования.
Реальные ML-задачи, напрямую связанные с бизнес-метриками.
Тесное взаимодействие с дата инженерами, аналитиками, разработчиками и бизнесом.
Готовая инфраструктура для ML.
чат-боты и интеллектуальные ассистенты для оперативного персонала.
Обучение за счёт компании и развитие в направлении ML / AI / Data Science.
Режим работы: офис