О компании:
ИТ-ИМПЛАНТ - аккредитованный системный интегратор, специализирующийся на заказной разработке и внедрении индивидуальных ИТ-решений для бизнеса.
Миссия компании:
Для компаний: Дать возможность сильным компаниям увеличиваться, благодаря аутстаффингу эффективных IT-специалистов.
Для соискателей: Дать возможность трудоустройства сильным соискателям в передовые компании на выгодных условиях труда.
Мы ищем ML-инженеров на наши проекты!
Обязанности:
Полный цикл разработки ML-моделей: от исследований и прототипирования до промышленного внедрения, мониторинга и поддержки (MLOps).
Участие в создании и оптимизации пайплайнов данных (data pipelines) для обучения и инференса моделей.
Разработка, тренировка, валидация и оптимизация ML-моделей для решения задач: [укажите направление, например: прогнозирование, классификация, рекомендательные системы, NLP, Computer Vision].
Интеграция ML-моделей в production-окружение (микросервисы, API, стриминг).
Работа с облачной инфраструктурой (Yandex Cloud / AWS / GCP / Azure) для развертывания и масштабирования ML-сервисов.
Автоматизация процессов обучения, тестирования и деплоя моделей (CI/CD для ML).
Создание и поддержка инструментов мониторинга качества моделей и данных (data/concept drift).
Тесное взаимодействие с Data Scientists, аналитиками и продуктовыми командами.
Требования (обязательные):
Опыт коммерческой разработки на позиции ML Engineer / Data Scientist от 3-х лет.
Уверенное владение Python и основными библиотеками для ML/DL: Scikit-learn, Pandas, NumPy, PyTorch / TensorFlow.
Понимание основных алгоритмов машинного обучения, их применимости и ограничений.
Опыт работы с инструментами контейнеризации и оркестрации: Docker, Kubernetes.
Умение писать эффективный, поддерживаемый и документированный код (знание Git обязательно).
Опыт построения и оптимизации ETL/ELT-пайплайнов.
Навыки работы с базами данных (SQL, понимание NoSQL).
Способность самостоятельно доводить задачи от идеи до работающего production-решения.
Будет сильным преимуществом (желательные навыки):
Опыт работы с одним из облачных провайдеров (Yandex Cloud, AWS Sagemaker, GCP Vertex AI, Azure ML).
Практический опыт в одном из направлений: LLM (Large Language Models), NLP, Computer Vision, Recommendation Systems, Time Series Forecasting.
Знание фреймворков для MLOps: MLflow, Kubeflow, Airflow, Feast.
Опыт работы со стриминговыми данными (Apache Kafka, Spark Streaming).
Понимание принципов разработки высоконагруженных и отказоустойчивых систем.
Знание дополнительных языков (Go, Java, C++).
Мы предлагаем:
