Applied Scientist / MLOps Engineer (Обезличивание данных / Privacy AI)

IT Вакансии Ключевая роль в развитии AI-продукта с нуля, работа с Big Data и передовыми технологиями в области обезличивания данных и Privacy AI. Ищем лидера, готового возглавить направление и отвечать за результат.

Формат: remote

Уровень ЗП: от 1200 до 1500 рублей в час

Занятость: full-time

🖥 Формат

Удалённая

🕹 Работодатель

---

🕹 Список обязанностей:

— Развитие классификатора данных для полей БД (Tabular ML)

— Развитие существующей ML-модели (RandomForest) для выявления ПДн в полях баз данных

— Обучение модели распознаванию новых типов данных (VIN-номера, специфические идентификаторы)

— Повышение качества классификации, исправление ошибок

— Решение задачи со «смешанными данными»

— Оптимизация модели для высокой скорости работы на CPU

— Создание модели для выявления данных в произвольном тексте (NLP / NER)

— Разработка архитектуры и обучение NER-модели для поиска ПДн в неструктурированном тексте

— Работа с различными форматами файлов: TXT, DOCX, PDF и логами

— Реализация пайплайнов очистки и нормализации «шумных» данных

🕹 Требования к кандидату:

— Опыт разработки и внедрения ML-моделей в production от 3-х лет

— Опыт ведения полного цикла: от исследования и постановки задачи до мониторинга качества и настройки автоматического ретрейнинга

— Готовность возглавить направление, самостоятельно декомпозировать бизнес-задачи

— Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn)

— Глубокое понимание классических ML-алгоритмов (деревья решений, ансамбли, Random Forest)

— Практический опыт работы с Hugging Face Transformers и/или SpaCy

— Обязателен опыт обучения NER-моделей

— Опыт построения пайплайнов обработки неструктурированных данных (PDF, тексты)

— Навык Feature Engineering для табличных данных

— Опыт оптимизации инференса моделей для работы на CPU

— Опыт работы с большими объемами данных (полное сканирование БД от нескольких ТБ)

— Опыт развертывания моделей через API (FastAPI), контейнеризация (Docker)

— Владение инструментами версионирования (MLflow, DVC)

— Понимание CI/CD-процессов

— Опыт настройки мониторинга качества моделей (Model Drift, Quality Gates) и организации автоматического ретрейнинга

— Будет плюсом: опыт работы с классификаторами для профилирования данных БД

— Будет плюсом: опыт распознавания специфических типов данных (VIN, номера карт, крипто-адреса)

— Будет плюсом: опыт в области защиты ПДн, обезличивания данных или антифрод-систем

🕹 Примерный уровень ЗП:

от 1200 рублей в час до 1500 рублей в час

🕹 Условия работы:

— full-time

— Оформление по договору с ИП

— Возможность влиять на архитектуру сложного AI-продукта с нуля

— Работу с реальными Big Data задачами (TB+)

— Современный стек и отсутствие легаси

🕹 Контакты:

контакт рекрутера