💜 Подарок для новых пользователей Хабр Карьеры — месяц бесплатного кино и скидка 10% на подписку от онлайн-кинотеатра START → зарегистрироваться

ML Engineer

Зарплата

от 150 000 ₽

Местоположение и тип занятости

Можно удаленно

Компания

IT направление CONCORD, созданное в 2008 году с целью решения инфраструктурных задач в области проектирования

Описание вакансии

О компании и команде

Мы - команда, занимающаяся поддержкой и развитием проекта по умной аналитике на производстве и в данный момент мы ищем ML инженера. Компания является резидентом Сколково (ООО Телко) и аккредитованной Минцифры организацией.

Ожидания от кандидата

Что мы ожидаем от кандидатов:

  • Уверенное знание Python и библиотек для машинного обучения, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn и Pytorch;
  • Опыт работы с базовыми алгоритмами машинного обучения, такими как линейная регрессия, классификация и кластеризация;
  • Знание SQL для работы с базами данных;
  • Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git;
  • Базовое понимание статистической теории и методов машинного обучения.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с инфраструктурой машинного обучения, такой как Kubernetes, Docker, Airflow;
  • Опыт работы с нейронными сетями и глубоким обучением;
  • Опыт работы с большими данными и Big Data технологиями.

Если у кандидата есть опыт в других технологиях, это будет дополнительным преимуществом.

Мы ждем от наших сотрудников ответственность, коммуникабельность, умение работать в команде и быстро обучаться новым технологиям. Взамен мы предлагаем интересные задачи и гибкие условия работы

Условия работы

Что мы предлагаем:

  • Интересные задачи, которых всегда больше чем нас (например, вы сможете попробовать себя в Computer Vision, data science, Neural networks, микроконтроллерах и т.п. - если будет желание);
  • Отсутствие каких-либо догм/предубеждений при принятии технологических решений;
  • Возможность работать дистанционно;
  • Гибкий график работы;
  • Оформление по ТК.

Основные задачи:

  • Разработка, тестирование и внедрение моделей машинного обучения;
  • Обработка и анализ данных для улучшения результатов моделирования;
  • Создание и поддержка инфраструктуры машинного обучения.