Компания «АСТОР» с 2000 года занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных программных продуктов для автоматизации розничной торговли. Цифровая экосистема продуктов компании включает в себя решения класса ERP, eComerce, SCM, Loyalty&CRM, ShelfSpace, WMS, TMS, Analytics. “АСТОР” — отраслевой лидер. Мы следим за технологическими трендами, и активно применяем современные технологии (AI, ML, BigData, Mobile, WEB и тд), чтобы помочь нашим клиентам повысить эффективность своих операций.
Мы ищем Middle ML-инженера , который будет самостоятельно реализовывать полный цикл работы над ML-задачами: от подготовки данных до выбора моделей, обучения и оценки результатов. Ключевые направления — классический ML (сегментация, прогнозирование, классификация) и Computer Vision. Ты будешь работать в тесной связке с бизнес-заказчиками, переводя их задачи в рабочие ML-решения.
Чем ты будешь заниматься:
- Реализация ML-решений по бизнес-задачам: сегментация клиентов (RFM и др.), прогнозирование временных рядов, классификация
- Подготовка, очистка и feature-инжиниринг данных с использованием Apache Spark / PySpark
- Выбор и обучение моделей, оценка качества (RMSE, MAE, Precision/Recall, F1 и др.) и итеративное улучшение
- Сборка воспроизводимых решений в Jupyter Notebook с документированием экспериментов
- Разработка и внедрение решений Computer Vision: детекция, распознавание и классификация объектов на изображениях и видео
- Работа с большими объёмами данных через Apache Spark / Hive / PySpark
Чего мы ждем от тебя:
Опыт работы с со следующими технологиями обязателен:
Big Data и обработкой данных
- Apache Spark, Apache Hive, PySpark
- Spark MLlib
- Jupyter Notebook / JupyterLab
Machine Learning
- Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
- PyTorch
- Statsforecast и другие библиотеки прогнозирования временных рядов
- Метрики качества: RMSE, MAE, MAPE, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC
Computer Vision
- OpenCV
- YOLO (You Only Look Once) — детекция объектов
- ResNet и другие архитектуры CNN для классификации
- Опыт работы с изображениями и видеопотоками
Инструменты разработки
- Git (версионирование, бранчи, PR/MR)
- Docker (контейнеризация решений)
- Bash / Linux (уверенная работа в командной строке
Будет плюсом:
- Опыт работы с MLflow, DVC или другими инструментами трекинга экспериментов
- Опыт деплоя моделей в продакшн (REST API, батч-процессы)
- Знакомство с Airflow, Kafka или другими оркестраторами данных
- Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure)
- Знание SQL на уровне сложных аналитических запросов
Что мы предлагаем:
- Полностью удаленный формат работы из любой точки мира
- Удобный офис в современном бизнес-центре в г.Москва, при желании работать из офис
- Разнообразные задачи: от классического ML до Computer Vision
- Работа с большими данными и современным стеком
- Профессиональный рост и развитие в области AI/ML
- Обучение и помощь наставника на каждом этапе работы
- Работа в команде c лучшими отраслевыми специалистам
