Senior Data Science / ML engineer

Основные задачи и зоны ответственности

• Прогнозирование спроса и разработка моделей временных рядов

• Разработка и настройка RAG-систем (векторный поиск, retrieval и generation)

• Полный цикл ML/AI-проектов: от постановки задачи и прототипирования до продакшн-деплоя

• Настройка ML-пайплайнов и оркестрация процессов (Airflow)

• Оптимизация моделей (ускорение обучения и inference)

• Масштабирование и мониторинг качества/производительности

• A/B-тестирование ML-решений

Технические требования

• Python — продвинутый уровень

• Git — версионирование

• Airflow — оркестрация

• Docker, Kubernetes — контейнеризация и масштабирование

• Grafana, Sentry — мониторинг и алерты

• Знание SQL (PostgreSQL)

Machine Learning и Deep Learning

• Классические ML алгоритмы

• Deep Learning

• NLP: Transformers, STT/TTS

• Работа с LLM (OpenAI, Anthropic, локальные модели)

• Глубокое понимание статистических методов и метрик

Профессиональные требования

• Опыт работы в Data Science/ML Engineering от 4–5 лет

• Опыт ведения проектов от концепции до продакшена

• Опыт командной работы и менторинга junior-специалистов

• Успешные проекты в областях:

  • прогнозирование спроса

  • внедрение RAG-систем

  • LLM в продакшн-среде

  • оптимизация производительности ML-моделей

Soft Skills

• Умение объяснять технические решения бизнесу

• Опыт работы в кросс-функциональных командах

• Навыки презентации результатов стейкхолдерам

• Аналитическое и критическое мышление

• Системный подход к решению задач

• Гибкость и быстрое освоение новых технологий

Языковые требования

• Английский: B1 и выше

• Русский: свободное владение