Junior ML инженер

CodeReview - команда опытных карьерных консультантов и Senior разработчиков, которые помогли трудоустроить уже больше 150 начинающих разработчиков. За прошлый год мы сделали X3 по выручке, по новым клиентам и по офферам, которые получили наши студенты. В этом году мы планируем сделать X5 от текущих показателей.

Зачем нам ML инженер?

Мы активно развиваем наш образовательный продукт и создаем интеллектуальные инструменты для менторов и студентов. Нам нужен ML-инженер, который будет:

• Создавать и улучшать ML-модели и сервисы для персонализации обучения и автоматизации обратной связи.

• Развивать и поддерживать ML-пайплайны (от данных до продакшена) для автоматизации рутинных процессов анализа и прогнозирования.

• Участвовать в проектировании и внедрении новых AI-фич для студентов (например, рекомендательные системы, чат-боты-помощники) и аналитических инструментов для менторов (анализ прогресса, выявление "тонущих" студентов).

• Оптимизировать производительность, мониторить и поддерживать существующие модели в production, а также заниматься их рефакторингом.

Что вас ждёт?

• Трехнедельная оплачиваемая стажировка под руководством опытного наставника.

• Полный цикл работы над ML-задачами: от исследования, подготовки данных и feature engineering до реализации, обучения, валидации и внедрения моделей.

• Участие в создании новых ML-сервисов и поддержка/улучшение существующих ML-пайплайнов.

• Работа в команде сильных специалистов по data science и machine learning.

• Конкурентная заработная плата.

• Быстрая профессиональная эволюция. Реальный путь от Junior до Middle ML-инженера за 6-10 месяцев, с возможностью роста до ведущего специалиста или Tech Lead в рамках 8-12 месяцев для самых результативных.

Требования:

• Хорошее знание Python и уверенное владение библиотеками pandas, scikit-learn, numpy.

• Понимание основных алгоритмов машинного обучения (линейные модели, ансамбли, основы нейросетей) и метрик оценки.

• Готовность разбираться в коде, писать чистый и поддерживаемый код под ревью.

• Сильную мотивацию учиться, проактивность и умение работать в команде.

Будет отличным преимуществом:

• Опыт работы с фреймворками для глубокого обучения (PyTorch / TensorFlow).

• Знакомство с контейнеризацией (Docker) и Linux.

• Понимание основ MLOps-инструментов (MLflow, DVC) и работы с базами данных (SQL).

• Любой опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure).

• Наличие учебных или пет-проектов на GitHub.

Условия работы:

• Оплачиваемое обучение в течение 3-х недель под присмотром наставника;
• Удаленная работа. Можно работать из любой точки.
• График 5/2, начало рабочего дня в промежуток с 10 до 11 утра;
• Возможность гибкого графика, чтобы совмещать работу с учебой (но не менее 30-ти часов в неделю);
• Работа над интересным и полезным проектом для людей, кто ищет работу.
• Возможность карьерного и профессионального роста;
• Без бюрократии, без дресс-кода;

Ждём ваше резюме!