Специалист по Data Science и машинному обучению (ML Engineer / Data Scientist)

Sailet — IT-компания, занимающаяся разработкой и внедрением цифровых решений для бизнеса. Мы расширяем пул технических специалистов и ищем Data Scientist / Machine Learning Engineer для подключения к проектным задачам компании.

На текущем этапе рассматриваем преимущественно проектный формат сотрудничества. Объем и продолжительность работы будут зависеть от конкретного проекта.

Чем предстоит заниматься

В зависимости от проекта задачи могут включать:

• анализ, подготовку и обработку структурированных и неструктурированных данных;
• исследование данных и поиск закономерностей;
• разработку, обучение и оптимизацию моделей машинного обучения;
• построение моделей классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования и других ML-задач;
• разработку решений в области NLP, LLM, Computer Vision и рекомендательных систем;
• оценку качества моделей и подбор метрик;
• проведение экспериментов и проверку гипотез;
• интеграцию ML-моделей в существующие продукты и сервисы;
• оптимизацию производительности моделей;
• подготовку моделей к использованию в production;
• взаимодействие с разработчиками, аналитиками и командой проекта.

Что мы ожидаем

• коммерческий или подтвержденный проектный опыт в Data Science / Machine Learning;
• уверенное владение Python;
• опыт работы с pandas, NumPy, scikit-learn;
• знание основных алгоритмов машинного обучения и понимание принципов их работы;
• опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow;
• знание SQL и опыт работы с данными;
• понимание методов подготовки данных, feature engineering и оценки качества моделей;
• понимание статистики, теории вероятностей и основных математических принципов ML;
• опыт работы с Git;
• способность самостоятельно разобраться в бизнес-задаче и предложить технический подход к ее решению.

Будет преимуществом

• опыт работы с LLM и Generative AI;
• опыт разработки решений с использованием RAG, embeddings и vector databases;
• опыт fine-tuning моделей;
• опыт в NLP или Computer Vision;
• опыт построения рекомендательных и прогнозных моделей;
• знание Docker;
• понимание MLOps и жизненного цикла ML-моделей;
• опыт развертывания моделей и создания API для ML-сервисов;
• опыт работы с облачными платформами и GPU-инфраструктурой;
• опыт участия в коммерческих ML/AI-проектах от постановки задачи до запуска решения.

Формат сотрудничества

• удаленная работа;
• проектная занятость;
• возможность подключения как к отдельным задачам, так и к полноценным проектам;
• гибкая загрузка в зависимости от проекта;
• возможность долгосрочного сотрудничества при успешной совместной работе.

Оплата

Обсуждается индивидуально и зависит от квалификации специалиста, сложности задачи, объема работ и формата участия в проекте.

При отклике желательно указать:

• опыт работы с Data Science / ML;
• основные технологии и направления специализации;
• примеры реализованных проектов;
• желаемую часовую ставку или стоимость проектной работы;
• доступность и возможную загрузку.