Опыт: 3+ лет практического опыта в разработке и внедрении моделей машинного обучения в производственные среды
Обязанности:
Технические навыки: Отличное знание Python и фреймворков машинного обучения (например, TensorFlow или PyTorch); глубокое понимание алгоритмов, структур данных и оптимизации моделей.
MLOps: Опыт работы с инструментами контейнеризации (Docker, Kubernetes) и практиками MLOps для масштабируемого развёртывания.
Работа с данными: Навыки построения надёжных конвейеров обработки данных и работы с большими объемами данных для обучения и инференса моделей.
Гибкие навыки: Хорошие коммуникативные и командные качества, опыт наставничества и взаимодействия с межфункциональными командами.
Требования:
Степень бакалавра в области компьютерных наук, машинного обучения или смежной области обязательна; степень магистра или PhD — преимущество.