ML-разработчик

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 и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки
• Опыт работы с несбалансированными задачами и аномалиями (unsupervised/semi-supervised anomaly detection)
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты.

Условия:

• Оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании
• Гибкое начало рабочего дня с 9:00 или с 10:00
• Ооформление ДМС после 2 года работы в компании
• Ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов
• Обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека
• Возможность приобретения обучающих курсов за счет компании
• Проекты в области информационной безопасности и коммуникации
• Уютный офис в шаговой доступности от ст. метро Окружная

Фильтры: Middle, Senior, Работа в офисе