ML-специалист (Machine Learning Engineer / Data Scientist)

Центр технологических инициатив

Математическая база:

• Линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика, оптимизация;
• Понимание основ машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL).

Программирование и ML-фреймворки:

• Опыт работы с Python и основными библиотеками (NumPy, Pandas, Scikit-learn);
• Знание фреймворков для глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch, Keras);
• Умение работать с Jupyter Notebook, Colab.

Обработка данных (Data Processing):

• Опыт работы с большими данными (SQL, Spark, Hadoop);
• Навыки очистки, обработки и визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly);
• Знание Feature Engineering и методов работы с несбалансированными данными.

Алгоритмы ML/DL:

• Понимание и применение классических алгоритмов (линейная регрессия, SVM, деревья решений, ансамбли);
• Опыт работы с нейросетевыми архитектурами (CNN, RNN, Transformers, GAN);
• Знание NLP (BERT, GPT, spaCy, NLTK) или Computer Vision (OpenCV, YOLO, Detectron2) — в зависимости от специализации.

ML Ops и продакшн:

• Умение развертывать ML-модели (Flask, FastAPI, Docker);
• Опыт работы с облачными ML-сервисами (AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML);
• Знание мониторинга моделей (MLflow, Kubeflow, Evidently).

Оценка и оптимизация моделей:

• Метрики качества (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, MSE);
• Гиперпараметрическая оптимизация (Optuna, Hyperopt);
• Интерпретируемость моделей (SHAP, LIME).

• Работа в ведущем университете России;
• Официальное трудоустройство, согласно ТК РФ;

• Социальная программа (после 1 года работы);

• Место работы: г. Тюмень, ул. Луначарского, д. 2, корп. 6;

• Возможен удаленный формат работы;

• Возможность обучения и развития профессиональных навыков.