ML Engineer / Data Scientist

Наши ожидания:

• Опыт в ML от 2 лет
• Глубокие знания в NLP
• Уверенное знание Python
• Опыт работы с фреймворками ML (TensorFlow, PyTorch) и инструментами анализа данных (pandas, NumPy, scikit-learn, scipy, statsmodels, matplotlib и др.)
• Высшее техническое образование (ИТ, прикладная математика, информатика или смежные направления)
• Глубокое понимание архитектур нейронных сетей и умение выбирать оптимальную архитектуру под задачу
• Знания в области линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики и методов оптимизации
• Практический опыт контейнеризации (Docker) и оптимизации моделей (ONNX, TensorRT)
• Опыт работы с инструментами управления экспериментами (MLflow, ClearML)
• Знание SQL, умение работать с сырыми логами: очистка и подготовка датасетов
• Понимание принципов построения программных систем, опыт разработки API и организации взаимодействия между модулями (ML-сервис / управляющее ПО)
• Понимание жизненного цикла модели, алгоритмов ML, техник feature engineering и мониторинга (drift, performance)
• Знание инструментов управления версиями данных и экспериментов (MLflow, DVC, W&B)

• Опыт работы с продуктами в сфере информационной безопасности
• Опыт работы с логами syslog и подобными форматами телеметрии
• Знание Go (для взаимодействия с существующим стеком сервисов)
• Опыт работы с vLLM и методиками обучения/дообучения LLM (fine-tuning, LoRA/QLoRA и др.)
• ​​​​​​​Опыт построения RAG-систем (векторные БД, эмбеддинги)

​​​​​​​В работе вас ожидают:

• Разработка, обучение и сопровождение моделей машинного обучения
• Подготовка, обработка и анализ данных, формирование обучающих и тестовых выборок
• Интеграция ML-решений в существующие продукты компании
• Оптимизация производительности, тестирование и валидация разработанных решений
• Взаимодействие с командами разработки и тестирования

​​​​​​​​​​​​​Этапы взаимодействия по вакансии:

• HR pre-screen - встреча проходит онлайн, мы с вами познакомимся с компанией и обсудим организационные вопросы
• Техническое интервью с руководителем отдела в офисе компании

Важные уточнения: офисный формат работы.
До встречи на интервью!

Вакансия на перспективу