ML Engineer

Описание Ищем ML-инженера, который умеет не просто обучать модели, а доводить их до production: от данных и feature engineering до деплоя, мониторинга и улучшения качества в реальных системах.

Задачи • Разработка и развитие ML-моделей: классические ML (классификация, регрессия, ранжирование), deep learning, NLP. • Проектирование и реализация end-to-end ML-пайплайнов: от данных и feature engineering до обучения, валидации и деплоя. • Работа с данными: ETL/ELT, подготовка датасетов, feature store, работа с большими объёмами данных. • Деплой моделей в production: Docker, Kubernetes, REST/gRPC API, batch/online inference. • Настройка MLOps: MLflow/W&B, версионирование моделей и данных, CI/CD/CT, автоматизация переобучения. • Мониторинг моделей в production: метрики качества, latency, throughput, data/model drift, алертинг. • Участие в архитектурных решениях: выбор подходов, оценка trade-off’ов, влияние на стабильность и масштабируемость системы. • Взаимодействие с data scientists, инженерами, аналитиками и бизнес-стейкхолдерами.

Требования • Коммерческий опыт в ML/ML Engineering от 3 лет, уровень Middle+ / Senior. • Уверенное владение Python:pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch или TensorFlow. • Опыт построения и деплоя ML-моделей в production (не только Jupyter/прототипы). • Понимание классического ML: supervised learning, feature engineering, валидация, метрики качества. • Опыт работы с данными: SQL, ETL/ELT, Spark/Databricks (желательно), работа с большими датасетами. •…