Удаленно
1500$
Мы ищем Junior+ ML Engineer, который присоединится к нашей команде и будет участвовать в реальных ML-проектах. Вы будете решать практические задачи машинного обучения, участвовать в разработке и тестировании моделей, а также сотрудничать с опытными инженерами для воплощения идей в рабочие решения.
Наши ожидания:
- 1,5+ года релевантного опыта работы в стартапах или компаниях, предоставляющих профессиональные услуги.
- Знакомство с процессами разработки и вывода программного обеспечения в эксплуатацию, понимание их ключевых этапов.
- Знание разработки и настройки моделей машинного обучения для таких задач, как классификация, регрессия и кластеризация.
- Опыт интеграции готовых решений машинного обучения.
- Опыт работы с большими наборами данных и системами обработки данных.
- Умение использовать анализ данных для выявления закономерностей и тенденций, помогающих решать бизнес-задачи.
- Прочная математическая база и знание основных алгоритмов машинного обучения и метрик оценки.
- Опыт развертывания моделей машинного обучения в продакшене.
- Знание обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM).
- Опыт разработки агентивных систем, включая многоинструментальные и мультиагентные решения.
- Сильные навыки общения с клиентами и ведения переговоров.
- Умение выявлять потребности клиентов, собирать и анализировать требования, а также преобразовывать бизнес-требования в технические спецификации.
- Умение ставить четкие и достижимые цели для задач и проектов машинного обучения.
- Умение проводить демонстрации для клиентов и четко объяснять технические концепции и результаты.
- Английский язык на уровне B2 и свободное владение русским.
- Tech stack: Python, SQL, PostgreSQL, Pandas, FastAPI, Flask, Django, Pydantic, SQLAlchemy, scikit-learn, PyTorch, Transformers, Git, Bitbucket, CI/CD, Docker, OpenAI API, LangChain, LangGraph, LangSmith, Airflow, and BigQuery.
Обязанности:
- Разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения.
- Перенос моделей машинного обучения из разработки в реальные приложения.
- Сравнение различных подходов к решению сложных бизнес-задач.
- Сотрудничество с клиентами для выявления их проблем и исследования того, как машинное обучение может их решить.
- Разработка алгоритмов для рекомендательных и ранжирующих систем.
- Создание интеллектуальных помощников.
- Поддержание актуальности моделей и инструкций языковых моделей.
Будет плюсом:
- Опыт применения методов гиперпараметрической оптимизации для улучшения производительности моделей
- Умение мониторить модели в продакшене
- Опыт полного цикла предоставления ML-моделей: от сбора данных до вывода в продакшен и дальнейшей поддержки; понимание технической основы предоставления
