ML-инженер
ML-инженер
Кимры, улица 50 лет ВЛКСМ, 11
Описание вакансии
Обязанности:
-
1. Работа с данными и проектирование признаков (Feature Engineering)
- Сбор и интеграция: получение структурированных и неструктурированных данных из различных источников (базы данных, API, лог-файлы, стримы).
- Очистка и подготовка: обработка пропусков, аномалий, приведение данных к единому формату для анализа.
- Проектирование признаков: преобразование «сырых» данных в информативные признаки (features) — нормализация, кодирование категориальных переменных, создание производных признаков (например, извлечение дня недели из даты, векторизация текста).
-
2. Разработка, обучение и валидация моделей
- Выбор и применение алгоритмов: эксперименты с различными методами (линейные модели, ансамбли на основе деревьев, нейронные сети) для решения задачи.
- Обучение и тонкая настройка: проведение экспериментов, подбор гиперпараметров, кросс-валидация.
- Оценка качества: анализ моделей с использованием бизнес- и статистических метрик (Accuracy, Precision/Recall, ROC-AUC, RMSE), выбор оптимального решения.
-
3. Промышленное внедрение и инженерия (MLOps)
- Производственный деплой: интеграция модели в продуктивную среду — разработка микросервисов (REST/gRPC API), контейнеризация (Docker), оркестрация (Kubernetes).
- Построение ML-пайплайнов: автоматизация процессов обучения, валидации и деплоя с использованием инструментов (MLflow, Kubeflow, Airflow).
- Оптимизация производительности: ускорение inference (квантование, дистилляция, использование специализированных библиотек), работа с ресурсами GPU/CPU.
-
4. Эксплуатация, мониторинг и поддержка
- Мониторинг в production: отслеживание качества предсказаний (data drift, concept drift), метрик производительности и стабильности сервиса (латентность, uptime).
- Техническая поддержка и итеративное развитие: оперативное устранение инцидентов, переобучение и обновление моделей по мере изменения данных или бизнес-требований.
- Ведение документации по коду, архитектуре и процессам.
-
5. Межфункциональное взаимодействие
- Коммуникация с бизнесом и аналитиками: перевод бизнес-задач на технический язык, презентация результатов.
-
Высшее образование в области математики, CS, физики или смежной технической дисциплины будет Вашим преимуществом
- Пятидневная рабочая неделя
- Официальное трудоустройство
Навыки
- Техническая документация
- Работа с большим объемом информации
- Базы данных
- Сбор и анализ информации
- Разработка технических заданий
- Деловое общение
- Техническое обслуживание
- Unix
- Математический анализ