Просмотр вакансии

• cценарное планирование ресурсов в зависимости от внешних/ внутренних факторов (например, централизация функции/ развитие отдельных направлений и т.д.)

• развитие технологий ИИ в целом(ML/ AI) (оценка применимости технологий для задач бизнеса, умение запускать исследования в условиях ограниченности ресурсов)

• лидерство отдельных DS направлений/ небольших проектов/ исследований

• опыт проведения исследований алгоритмов машинного обучения, дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения, построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей, продуктовизация ML-решений, поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных

• опыт проведения аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML, нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса

Требования:

• техническое образование

• опыт работы в data science - (ML/ AI)- от 5 лет

• опыт работы на лидерской позиции от 3х лет

• умение проверять статистические гипотезы

• знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей (ML/ AI) и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей

• уверенное знание python (классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn)+современных бэкенд-фреймворков (FastAPI, gRPC)

• опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost)

• знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД

• умение работать с Git

• знание экосистемы LLM и GenAI (HuggingFace, LangChain, OpenAI API, LlamaIndex и др.);

• опыт проектирования и эксплуатации AI/ML-платформ в продакшне;

• владение MLOps/DevOps-практиками (Docker, Kubernetes, CI/CD);

• опыт работы с системами логирования и мониторинга (Prometheus, Grafana, MLflow);

• опыт управления командой инженеров, постановки задач и code review

• работа с GPU-кластерами (on-prem и облачные: AWS/GCP/Azure).

Условия:

• работа в компании с развитой инженерной культурой;

• гибкая система премирования;

• расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи;

• возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников;

• корпоративное обучение и доступ к базе знаний;

• внутренние профессиональные сообщества и мероприятия;

• автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое;

• формат работы - офис;

• современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.