Город: Санкт-Петербург
Занятость: Полная, 5/2
Опыт работы: От 3 до 6 лет
Вам предстоит работать с большими объемами данных, искать неочевидные закономерности в спам-кампаниях и выводить сложные ML-модели.
Чем предстоит заниматься:
- Улучшением алгоритмов выявления спама в электронных письмах (с фокусом на градиентный бустинг и трансформеры).
- Проектированием и оптимизацией end-to-end ML-пайплайнов: от сбора данных до реализации проекта.
- Внедрением моделей, настройкой мониторинга качества их работы и отслеживанием дрейфа данных (data/concept drift).
- Дизайном и проведением A/B-тестов, анализом метрик качества моделей и интерпретацией результатов для принятия решений.
- Практический опыт работы в роли ML Engineer от 3 лет.
- Глубокая экспертиза в gradient boosting (CatBoost, XGBoost, LightGBM): тюнинг гиперпараметров, регуляризация, продвинутая работа с категориальными признаками.
- Уверенное владение Python (pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn) и умение писать чистый, поддерживаемый код.
- Опыт построения и валидации ML-пайплайнов на больших объемах данных.
- Навыки фичеинжиниринга и умение извлекать максимум пользы из сырых данных.
- Опыт работы со стеком ELK / Kibana.
- Уверенное понимание статистики (A/B-тесты, доверительные интервалы, проверка гипотез) и методов оптимизации.
Будет плюсом:
- Опыт работы с языковыми моделями и архитектурой Transformer (например, применение BERT/DistilBERT для классификации текстов).
- Знание практик и инструментов MLOps (Airflow/Prefect, MLflow, системы мониторинга дрейфа).
- Понимание специфики антиспама и ИБ.
Мы предлагаем:
- Официальное трудоустройство;
- Работу в офисе, гибкое начало рабочего дня;
- Современный офис на Петроградской стороне;
- Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально, зависит от вашего опыта и квалификации);
- ДМС, включая стоматологию;
- Горячие обеды, фрукты, напитки;
- Зону отдыха, тренажеры, полезные для работы книги.
Адрес: Санкт-Петербург
Похожие вакансии