Wir möchten unser Team im Bereich Machine Learning verstärken und sind dabei sowohl offen für Talente am Anfang ihrer Karriere als auch für Menschen, die bereits Berufserfahrung gesammelt haben. Entscheidend sind solide Grundlagen, Neugier und die Motivation zu lernen, wie ML-Systeme in der Praxis entwickelt und betrieben werden. Wir arbeiten in einem hybriden Setup mit Offices in Hamburg, Dresden und Berlin und kommen an zwei Tagen pro Woche im Büro zusammen. In dieser Position wirst du außerdem eng mit Kolleg:innen in verschiedenen Zeitzonen zusammenarbeiten, unter anderem mit Teams an der US-Ostküste.
Что ты обязательно принесешь
- Прочные основы концепций машинного обучения и оценки моделей, которые ты получил(а) во время учебы, дополнительного образования или практического/профессионального опыта.
- Практические навыки Python и умение писать понятный и легко поддерживаемый код.
- Первоначальный опыт работы с данными и SQL.
- Первоначальный практический опыт разработки ML-решения.
- Интерес к изучению того, как модели и конвейеры данных развертываются, контролируются и улучшаются в производственных средах.
- Структурированный подход к решению проблем.
- Четкие коммуникативные навыки, а также открытый и кооперативный стиль работы.
- Хорошее знание английского языка для ежедневного общения.
Что ты желательно принесешь еще
- Первоначальный опыт работы с Docker или другим инструментом контейнеризации.
- Первоначальный опыт работы с AWS, GCP или другой облачной платформой.
- Знакомство с NLP, приложениями больших языковых моделей (LLM) или ИИ-агентами.
- Опыт работы с базами данных NoSQL, распределенной обработкой данных или потоковыми технологиями.
- Базовые знания распространенных практик разработки программного обеспечения, таких как контроль версий, тестирование и непрерывная интеграция.
- Опыт эксплуатации, мониторинга или устранения неполадок ML-модели или конвейера данных.
Что тебя ожидает
- Вместе с опытными коллегами ты будешь переводить продуктовые и бизнес-вопросы в четко определенные задачи машинного обучения.
- Ты будешь разрабатывать, оценивать и улучшать модели машинного обучения с помощью Python.
- Ты будешь вносить вклад в воспроизводимые конвейеры данных и ML — от первых экспериментов до развертывания в производственной среде.
- Ты будешь готовить сервисы или пакетные задания для производственного использования с помощью таких инструментов, как Docker.
- Ты будешь работать с облачными ML-средами в AWS или GCP.
- Ты будешь использовать SQL для исследования, подготовки и проверки данных.
- Ты будешь отслеживать производительность моделей, выявлять возможные проблемы и способствовать постоянному повышению надежности наших производственных решений.
- Ты будешь документировать свою работу, а также предположения, компромиссы и результаты понятным образом.
- Ты будешь тесно сотрудничать с коллегами из Data Engineering, Software Engineering, Product и других отделов компании.
- При разработке и оценке решений ты будешь учитывать такие аспекты, как качество модели, надежность и справедливость.
В ParshipMeet Group мы помогаем миллионам людей по всему миру находить друг друга, знакомиться и влюбляться. Наши команды должны быть такими же разнообразными, как и наши клиенты. Новые коллеги обогащают нас новыми точками зрения. Это важный фактор нашего успеха. Поэтому мы не оцениваем никого по возрасту, полу, семейному положению, цвету кожи, религиозным убеждениям или сексуальной ориентации. Для нас главное — ты как человек со своими способностями!
