Привет! Мы — SHEVEREV, аккредитованная IT-компания, занимающаяся заказной разработкой веб-сервисов и мобильных приложений различной сложности.
Мы создаём цифровые продукты, которые меняют мир. От платформ для онлайн-обучения до удобных сервисов для путешествий. Работаем с лидерами российского и зарубежного рынков, решая самые сложные задачи с помощью передовых технологий.
Чем предстоит заниматься:
Полный цикл разработки ML-продукта: От исследовательского прототипа до промышленной эксплуатации (End-to-End ML Pipeline).
Исследование и выбор методов: Анализ прикладных задач, подбор и адаптация оптимальных математических и ML-алгоритмов под специфику данных и бизнес-процессов заказчика.
Разработка и реализация: Создание кода моделей, построение отказоустойчивых пайплайнов обучения, валидации и инференса.
Оптимизация и тюнинг: Гиперпараметрический tuning, создание и выбор ансамблей моделей для достижения максимального качества.
Работа с данными: Проверка, анализ и обработка больших объемов данных (Big Data), обеспечение масштабируемости решений.
Интеграция и production-развертывание: Обеспечение беспрепятственной интеграции ML-решений в продуктивную среду, настройка взаимодействия с корпоративным хранилищем данных (КХД).
Проектирование: Участие в техническом проектировании системы и подготовке архитектуры.
Мониторинг: Реализация системы мониторинга технических и бизнес-метрик моделей после внедрения.
Мы ищем кандидата, который имеет:
Опыт на аналогичной позиции от 3 лет, опыт в разработке от 4 лет;
Глубокие знания в машинном обучении: классические алгоритмы, ансамбли, feature engineering, валидация.
Практический опыт полного цикла внедрения хотя бы одной ML-модели в production (от идеи до поддержки).
Умение работать с большими данными и понимание принципов масштабируемости.
Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes).
Знание SQL и опыт взаимодействия с хранилищами данных.
Способность к исследовательской работе, анализу задач и самостоятельному поиску решений.
Умение работать в команде, четко структурировать и документировать работу.
Будет значительным плюсом:
Опыт в Computer Vision (CV) для задач, связанных с анализом изображений.
Знание принципов MLOps.
Опыт работы в ритейле, логистике или смежных доменных областях.
Участие в построении ML-архитектуры с нуля.
