Инженер по машинному обучению

🌟 Присоединяйтесь к Impress – ведущему инновационному предприятию в области Health-Tech в Европе!

Мы ищем сильного инженера по машинному обучению с опытом работы более 3 лет и глубокими знаниями в области алгоритмов и моделирования машинного обучения. Вы будете разрабатывать и внедрять модели, которые влияют на принятие решений во всех сферах нашего бизнеса — оценка, ранжирование, uplift-анализ, прогнозирование, рекомендации и обработка естественного языка (NLP) — отвечая за каждую задачу от формулировки до производства и измерения эффекта. Наша команда по данным и машинному обучению создает модели, которые поддерживают решения для пациентов и операционные процессы в Impress, крупнейшей сети ортодонтических клиник в Европе, извлекая сигналы из коммуникаций с пациентами. У вас будет возможность развивать эти модели и открывать новые направления моделирования по мере роста бизнеса.

📢 Почему мы классные:

• Работа в международной и мультикультурной команде

• Конкурентоспособная зарплата

• Преимущества по выравниванию зубов и отбеливанию

• Сотрудничество и позитивная рабочая атмосфера

• Возможности для роста в быстроразвивающейся инновационной компании и реальный опыт стартапа с большими вызовами

• Свежие фрукты и полезные закуски в офисе

🔥Что вы будете делать:

• Формулировать и решать разнообразные задачи машинного обучения — классификация, регрессия, ранжирование, uplift / каузальное моделирование, прогнозирование, рекомендации, обнаружение аномалий и обработка NLP.

• Строить модели по всему спектру алгоритмов — от градиентного бустинга и классического машинного обучения до глубокого обучения (в основном инференс) — выбирая правильный инструмент, а не модный.

• Применять NLP / DL к неструктурированным данным (текст, разговоры, коммуникации): классификация, определение намерений, эмбеддинги, суммирование, извлечение информации.

• Проектировать эксперименты и A/B тесты — определять офлайн метрики и критерии успеха онлайн, анализировать базовые показатели, каузальные эффекты и статистическую значимость, доказывать, что модели действительно влияют на результаты.

• Отвечать за полный жизненный цикл — извлечение данных и создание признаков, обучение и оценка, деплоймент, переобучение и мониторинг дрейфа и качества данных.

• Устанавливать технический стандарт — обеспечивать строгость оценки, предотвращать утечки и переобучение, наставлять по надежным практикам машинного обучения.

🔥Требования:

• Сильные основы машинного обучения: теория вероятностей и статистика, оптимизация, смещение/дисперсия, регуляризация, оценка моделей и глубокое понимание алгоритмов, лежащих в основе библиотек.

• Широкий опыт моделирования: ансамбли деревьев (бустинг/бэггинг), линейные модели, кластеризация и глубокое обучение (CNN/RNN/трансформеры) — и умение выбирать между ними.

• Экспериментирование: знакомство с uplift / каузальным выводом и экспериментами или сильное желание освоить это.

• Опыт в NLP / LLM (эмбеддинги, трансформеры, дообучение или prompting).

• Технический стек: уверенный Python и экосистема ML (NumPy, pandas, scikit-learn; PyTorch или TensorFlow; библиотеки градиентного бустинга).

• Опыт внедрения в продакшен: запуск моделей в продакшен, а не только в ноутбуках — и измерение их влияния.

• Основы программирования: чистый код, SQL, контроль версий, тестирование.

💪Желательно иметь:

• Зрелость в MLOps: отслеживание экспериментов, CI/CD для моделей, feature store, мониторинг моделей.

• Инфраструктура: облачные платформы (AWS / GCP), хранилища данных, оркестрация (Airflow или аналогичные), сервисинг (FastAPI, Docker).

• Сообщество: публикации, участие в конкурсах.

В Impress мы культивируем культуру инклюзивности и разнообразия. Мы ценим индивидуальные сильные стороны, взгляды и опыт наших сотрудников и призываем всех кандидатов подавать заявки, независимо от расы, цвета кожи, религии, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, возраста, национального происхождения, инвалидности или любого другого фактора.🌈💪