ML-инженер

LITOTA GROUP - группа ИТ компаний, предоставляющая экспертизу для реализации самых амбициозных ИТ-проектов. Наше главное преимущество — команда высококвалифицированных специалистов, которых объединяет любовь к своему делу.

Мы обогащаем команды клиентов ценнейшим опытом экспертов, самостоятельно реализуем проекты и создаем ИТ-продукты, которые меняют рынки.

Наша репутация — это наши результаты:

🥇 1 место — Аутстаффинг / B2B (микро/малый/средний бизнес), 2024

🥉 3 место — Аутстаффинг / B2B (корпоративный сектор), 2024

300+ успешных проектов

92% постоянных клиентов

Наши клиенты: УБРиР, Vileda, Hyundai, Брусника, VK, Ростелеком, Еврохим, ГринМани, Doubletapp, НЛМК и другие лидеры рынка.

Мы разрабатываем продукты для ведущих российских банков и крупнейших корпораций. Присоединяйся к нам, чтобы работать на самых интересных и значимых проектах в IT-индустрии страны!

Задачи:

• Исследовать и применять математические и ML-методы для решения прикладных бизнес-задач, выбирать оптимальные алгоритмы под специфику данных и целей

• Разрабатывать и обучать ML-модели (RecSys, модели оттока, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения)

• Строить end-to-end ML-пайплайны: от проверки гипотез и анализа данных до обучения, валидации и выбора лучших моделей или ансамблей

• Реализовывать production-ready решения: подготовка моделей к эксплуатации, оптимизация инференса (скорость, стабильность, масштабируемость)

• Интегрировать ML-решения в существующую ИТ-инфраструктуру (API, брокеры сообщений, хранилища данных)

• Оптимизировать производительность и масштабируемость ML-решений для высоконагруженных систем

• Настраивать мониторинг технических и качественных метрик моделей

• Взаимодействовать с инженерами, аналитиками и продуктовыми командами

Требования:

• Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет

• Python — продвинутый уровень (от 5 лет), умение писать чистый и поддерживаемый production код (OOP, SOLID)

• Знание фреймворков FastAPI/Django/Flask

• Глубокое понимание теоретической базы ML: основные задачи, методы, метрики, математическая статистика и теория вероятностей

• Практический опыт классического ML и бустингов: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM

• Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers

• Задачи NLP/NER, работа с текстовыми данными

• Опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов

• Практическая работа с LLM-инструментами и агентными фреймворками: LangChain, LangGraph (или аналогичные)

• Опыт подготовки моделей к продакшену

• Docker, CI/CD

• Хорошее знание Linux

• Опыт работы с векторными базами данных: Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector

• Умение работать с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ)

• Понимание принципов MLOps и мониторинга (включая Grafana)

Мы предлагаем:

• Удаленную работу
• Комфортную рабочую атмосферу
• Заключение договора ГПХ, сдельная основа (аутстафф)
• Full-time занятость