Чем предстоит заниматься:
- Разработка и поддержка ETL‑pipeline;
- Создание, обучение и оценка моделей AutoML;
- Внедрение новых алгоритмов ML и их тестирование;
- Оптимизация признаков: построение кастомных трансформеров, RFE, PCA, feature‑selection;
- Упаковка моделей в MLEAP‑bundle и их публикация;
- Реализация и поддержка сервисов инференса с REST‑API и SSE;
- Интеграция с Kafka/Redis, обеспечение надёжной доставки сообщений и статусов;
- Настройка CI/CD пайплайнов, автоматическое тестирование и деплой в Kubernetes;
- Мониторинг производительности, сбор метрик, настройка алертов;
- Участие в архитектурных обсуждениях, оценка рисков и предложений по улучшению платформы.
Какие знания и навыки для нас важны: