#вакансия #удаленнаяработа #MLразработчик #ML #РФ #middle
✅Позиция: ML-разработчик💻
✅Вилка: 260.000 - 280.000 руб. гросс💰
✅Занятость: Полная
✅Локация и гражданство:РФ 📌
✅Оформление: Как ИП
👋Привет! Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection.
🔥В данный момент мы в поисках ML-разработчик🔥
🛠Требования:
- Не менее 3 лет в роли ML Engineer либо на смежной позиции (например, Data Scientist с выраженным инженерным уклоном);
- Продвинутый уровень программирования на Python: написание чистого и модульного кода, работа с типизацией и асинхронным программированием;
- Уверенное владение библиотеками scikit‑learn, pandas, NumPy;
- Практический опыт работы с одним из фреймворков: PyTorch, TensorFlow или JAX;
- Опыт написания сложных SQL‑запросов, включая оконные функции;
- Знакомство с инструментами обработки больших данных: Spark (PySpark) или Dask;
- Навыки оптимизации запросов;
- Базовые навыки администрирования Docker и Kubernetes;
работа с системами контроля версий (Git, DVC для управления данными);
- Настройка CI/CD‑пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins);
- Мониторинг моделей и инфраструктуры (Prometheus + Grafana, Evidently AI, MLflow);
- Облачные платформы: опыт работы хотя бы с одной из:
AWS (SageMaker, EKS), GCP (Vertex AI), Azure ML, либо опыт развёртывания on‑premise решений (Kubeflow, Airflow);
- Деплой моделей: практический опыт вывода моделей в production с использованием FastAPI, Flask, Triton Inference Server, TensorFlow Serving или аналогичных инструментов.
📌Обязанности:
- Разработка и оптимизация моделей машинного обучения для решения бизнес‑задач (прогнозирование, классификация, рекомендательные системы, обработка естественного языка / компьютерное зрение — в зависимости от проекта);
- Проектирование и внедрение пайплайнов обработки данных (ETL/ELT) для обучения и инференса моделей;
Настройка и поддержка CI/CD‑пайплайнов для ML‑моделей (MLOps), включая версионирование данных и моделей, автоматическое переобучение и мониторинг дрифта;
- Интеграция моделей в продуктовую среду посредством REST API, брокеров сообщений или batch‑процессов;
- Проведение A/B‑тестирования моделей, анализ их качества в реальном времени и формирование предложений по улучшению;
- Участие в выборе архитектуры и технологического стека для новых AI‑решений;
- Документирование разработанных решений и обмен экспертизой внутри команды.
📲Контакт для связи: @Iryn_pnz
