Tech Lead ML Engineer (Python)

Ты сможешь получить опыт и раскрыть свой потенциал, работая над уникальными технологичными проектами наших клиентов.

Ты фокусируешься на технических задачах, а мы берем на себя переговоры с заказчиком, решение бюрократических вопросов и своевременно оплачиваем работу на проекте.

Приглашаем Системного аналитика для работы на IT-проектах наших клиентов (в формате аутстафф).

ЗАДАЧИ:

• Проектировать и развивать ML-решения для прикладных бизнес-задач, выбирать подходящие математические подходы, архитектуры и алгоритмы с учетом специфики данных, ограничений и целевых метрик

• Лидировать разработку и внедрение ML-моделей и сервисов: RecSys, churn prediction, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения

• Строить и развивать end-to-end ML-пайплайны: от анализа данных, проверки гипотез и подготовки признаков до обучения, валидации, выбора моделей и вывода решений в production

• Принимать технические решения по архитектуре ML-сервисов, deployment-подходам, интеграции с инфраструктурой и масштабированию решений

• Обеспечивать production-ready качество решений: стабильность, производительность, отказоустойчивость, удобство сопровождения и мониторинг моделей

• Интегрировать ML-решения в существующий ИТ-ландшафт компании: API, брокеры сообщений, хранилища данных, внутренние сервисы

• Оптимизировать скорость инференса, потребление ресурсов и масштабируемость решений для высоконагруженных сценариев

• Выстраивать и поддерживать мониторинг технических и бизнес-метрик моделей, контролировать деградацию качества и инициировать улучшения

• Курировать техническую реализацию задач команды: участвовать в декомпозиции, code review, выборе инструментов и инженерных практик

• Выступать техническим экспертом для команды и смежных подразделений: взаимодействовать с аналитиками, data engineers, backend-разработчиками, DevOps/MLOps и product-командами

• Проводить технические интервью ML/Python-кандидатов: оценивать уровень разработки, знание ML-теории, практический опыт вывода моделей в production, архитектурное мышление и соответствие профилю команды

• Участвовать в формировании технической экспертизы команды: менторить инженеров, помогать в развитии junior/middle/senior специалистов, участвовать в выработке стандартов разработки

ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАЧ НЕОБХОДИМЫ:

• Высшее образование (математика / физика / информатика / ИТ)

• Коммерческий опыт в Machine Learning от 5 лет, из них желательно опыт в роли ведущего инженера / tech lead / technical owner от 2х лет

• Уверенный опыт промышленной разработки на Python(от 7 лет): написание чистого, поддерживаемого и production-ready кода, понимание OOP, SOLID, code style, code review practices

• Практический опыт проектирования ML-сервисов и вывода моделей в production

• Хорошее знание одного или нескольких Python backend-фреймворков: FastAPI / Flask / Django

• Глубокое понимание теоретической базы ML: основные постановки задач, алгоритмы, метрики качества, математическая статистика, теория вероятностей

• Практический опыт работы с классическим ML и бустингами: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM

• Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers, задачи обработки текстов, NER, прикладное использование языковых моделей

• Практический опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов

• Опыт работы с инструментами и фреймворками для LLM/agentic-сценариев: LangChain, LangGraph или аналогами

• Опыт контейнеризации и подготовки решений к эксплуатации: Docker, CI/CD.

• Хорошее знание Linux

• Опыт работы с векторными БД: Pinecone / Weaviate / Qdrant / pgvector

• Практический опыт интеграции с брокерами сообщений: Kafka / RabbitMQ

• Понимание принципов MLOps, мониторинга и наблюдаемости ML-систем, включая Grafana и смежные инструменты

• Опыт принятия технических решений, декомпозиции задач и технического сопровождения команды будет преимуществом

• Опыт проведения технических интервью или готовность брать на себя эту задачу как часть роли

БУДЕТ ПЛЮСОМ:

• Опыт руководства небольшой командой инженеров или наставничества

• Опыт выстраивания инженерных стандартов, процессов code review и технической оценки кандидатов

• Опыт работы с высоконагруженными ML-сервисами и распределенными системами

• Понимание смежных направлений: Data Engineering, Backend, DevOps/MLOps

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• Удаленную работу - возможность работать из любого города

• Своевременные выплаты

• Интересные и уникальные IT-проекты в крупных компаниях

• Скидки от партнеров - английский язык, обучение, покупки

• Корпоративная библиотека