ML-инженер

Чем предстоит заниматься:

• Внедрять модель;
• Поддерживать внедренные модели,
• дообучать, следить за их качеством;

ML-инженер, которого мы ищем, НЕ разрабатывает модель с нуля, а подключается на моменте передачи разработанной модели и сервисов вокруг нее в команду разработки СУБО. Работать предстоит с уже готовыми моделями - дообучать их, снимать метрики точности и внедрять на целевую среду. Одновременно в работе может быть до 9 таких моделей.

Также при необходимости нужно будет собирать (совместно с аналитиком) обратную связь от пользователей о работе модели. Если модель можно улучшить-починить без релиза - чиним. Если доработка серьезная - ML-инженер отдает эту доработку в команду развития

Какие знания и навыки для нас важны:

• Знания в области разработки программного обеспечения (O-notation, Patterns, Clean Code, Code Review);
• Знание PostgreSQL в части SQL. Умение писать и отлаживать SQL-запросы, понимание механизмов работы индексов и транзакций, MPP (Massive Parallel Processing);
• Опыт работы с Airflow или другими системами управления моделями ML;
• Понимание, как перевести модель в производство, ключевые понятия — data drift, model retraining strategies;
• Опыт настройки CI/CD. Разработка решения ML (обучение-тестирование/производство). Интеграция A/B-тестирование;
• Знание фреймворков MLFlow, Kuberflow, MLRun;
• Контейнеры Docker и системы управления контейнерами Kubernetes;
• Знание Python, Django (ORM Models) либо SqlAlchemy, знание стандартной библиотеки Python;

Будет плюсом:

• Приветствуется знание ITIL, опыт работы с ITSM системами;
• Приветствуется опыт в области NLP: Трансформеры (BERT special tokens), RNN, классические подходы, LLM.

Преимущества работы в Т1:

ДМС и комплексные программы поддержки
Комфортные офисы и гибкий рабочий день
Участие в конференциях и профессиональное обучение
Интересные задачи, производительное железо и софт для работы
Скидки и партнерские программы