ML Engineer

Компания «АСТОР» с 2000 года занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных программных продуктов для автоматизации розничной торговли. Цифровая экосистема продуктов компании включает в себя решения класса ERP, eComerce, SCM, Loyalty&CRM, ShelfSpace, WMS, TMS, Analytics. “АСТОР” — отраслевой лидер. Мы следим за технологическими трендами, и активно применяем современные технологии (AI, ML, BigData, Mobile, WEB и тд), чтобы помочь нашим клиентам повысить эффективность своих операций.

Мы ищем Middle ML-инженера , который будет самостоятельно реализовывать полный цикл работы над ML-задачами: от подготовки данных до выбора моделей, обучения и оценки результатов. Ключевые направления — классический ML (сегментация, прогнозирование, классификация) и Computer Vision. Ты будешь работать в тесной связке с бизнес-заказчиками, переводя их задачи в рабочие ML-решения.

Чем ты будешь заниматься:

• Реализация ML-решений по бизнес-задачам: сегментация клиентов (RFM и др.), прогнозирование временных рядов, классификация
• Подготовка, очистка и feature-инжиниринг данных с использованием Apache Spark / PySpark
• Выбор и обучение моделей, оценка качества (RMSE, MAE, Precision/Recall, F1 и др.) и итеративное улучшение
• Сборка воспроизводимых решений в Jupyter Notebook с документированием экспериментов
• Разработка и внедрение решений Computer Vision: детекция, распознавание и классификация объектов на изображениях и видео
• Работа с большими объёмами данных через Apache Spark / Hive / PySpark

Опыт работы с со следующими технологиями обязателен:

Big Data и обработкой данных

• Apache Spark, Apache Hive, PySpark
• Spark MLlib
• Jupyter Notebook / JupyterLab

Machine Learning

• Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• PyTorch
• Statsforecast и другие библиотеки прогнозирования временных рядов
• Метрики качества: RMSE, MAE, MAPE, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC

Computer Vision

• OpenCV
• YOLO (You Only Look Once) — детекция объектов
• ResNet и другие архитектуры CNN для классификации
• Опыт работы с изображениями и видеопотоками

Инструменты разработки

• Git (версионирование, бранчи, PR/MR)
• Docker (контейнеризация решений)
• Bash / Linux (уверенная работа в командной строке

Будет плюсом:

• Опыт работы с MLflow, DVC или другими инструментами трекинга экспериментов
• Опыт деплоя моделей в продакшн (REST API, батч-процессы)
• Знакомство с Airflow, Kafka или другими оркестраторами данных
• Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure)
• Знание SQL на уровне сложных аналитических запросов

Что мы предлагаем:

• Полностью удаленный формат работы из любой точки мира
• Удобный офис в современном бизнес-центре в г.Москва, при желании работать из офис
• Разнообразные задачи: от классического ML до Computer Vision
• Работа с большими данными и современным стеком
• Профессиональный рост и развитие в области AI/ML
• Обучение и помощь наставника на каждом этапе работы
• Работа в команде c лучшими отраслевыми специалистам