Старший специалист по разработке нейросетей

Москва, проспект Андропова, 18к5

Метро: Автозаводская

Показать контакты

Описание вакансии

Чем предстоит заниматься:

Участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов: от бизнес-анализа и разработки до внедрения и поддержки;
Проводить исследовательский анализ данных (EDA), feature engineering, строить пайплайны обработки данных;
Разработка моделей регрессии, построение и оптимизация моделей прогнозирования временных рядов, реализация алгоритмов продуктового матчинга;
Применение NLP-методов для анализа текстовых описаний товаров, извлечения признаков, улучшения поиска и матчинга (включая эмбеддинги, базовые трансформеры);
Проектировать и поддерживать надежные пайплайны обучения и инференса, настраивать мониторинг качества моделей в проде, обеспечивать воспроизводимость экспериментов;
Интеграция с продуктом: тесно взаимодействовать с разработчиками для внедрения моделей в API и бизнес-логику платформы;
Участие в развитии ML-инфраструктуры;
Генерировать и реализовывать новые идеи по улучшению наших алгоритмов.

Наши пожелания к кандидатам:

Опыт в разработке и внедрении коммерческих ML-моделей в продакшн от 3-5 лет;
Глубокое понимание классических методов ML, а также методов глубокого обучения, в частности для задач NLP;
Уверенная работа с временными рядами: построение прогнозов, обработка трендов, сезонности, оценка качества;
Понимание метрик оценки качества в задачах классификации, регрессии, ранжирования;
Уверенное владение основными библиотеками python для создания ML-алгоритмов;
Опыт создания инфраструктуры для ML (Model Serving, MLOps);
Способность самостоятельно вести проект и эффективно коммуницировать с разными отделами.

Будет плюсом:

Регулярное изучение SOTA-практик и самостоятельное чтение статей;
Полный цикл работы с моделями глубокого обучения;
Участие в построении MLOps-процессов с нуля (мониторинг, алертинг, A/B тестирование моделей).

Что мы предлагаем:

Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны;
Конкурентную заработную плату, соцпакет;
Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития);
Дружный коллектив единомышленников;
Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование;
Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат;
Квартальный бонус по результатам работы;
ДМС, страхование жизни;
Корпоративное обучение.