Мы развиваем сервис Leader-ID – один из ключевых проектов в сфере развития лидерства и управления в России. Наши сервисы помогают миллионам пользователей по всей стране развивать навыки, обмениваться опытом и строить карьеру. Мы работаем с современным стеком технологий в облачной инфраструктуре, и наша команда – это место, где ценятся экспертиза, инициатива и ответственность за результат.
Вы станете ключевым специалистом, отвечающим за надежность, эффективность и безопасность нашей платформы.
Что предстоит делать:
- Собирать, проводить анализ и формализацию требований к данным и аналитическим моделям от бизнес-подразделений;
- Осуществлять полный цикл анализа данных: от сбора и очистки до построения и валидации моделей машинного обучения;
- Разрабатывать, обучать, дообучать и внедрять ML-модели для решения бизнес-задач;
- Готовить аналитические отчеты, дашборды (Datalens) и презентации для руководства;
- Проводить мониторинг качества и актуальности развернутых моделей, осуществлять их доработку;
- Взаимодействовать с командами разработки и Дата-инженерами для реализации моделей в production;
- Исследовать новые AI/ML-инструменты и методологии для повышения эффективности аналитики;
- Программировать на Python для анализа данных и ML;
- Заниматься построением пайплайнов для данных (Airflow / Prefect / Luigi);
- Работать с векторизацией.
Мы ожидаем:
- Опыт работы от 3 лет в области анализа данных, машинного обучения;
- Знание полного цикла работы с данными: сбор (парсинг), очистка, обработка, анализ;
- Опыт программирования на Python для анализа данных и ML;
- Владение ML-фреймворками (например, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow);
- Опыт визуализации данных и построение отчетов в Datalens, Clickhouse;
- Знание Linux, PostgreSQL, Git, RAG-систем, GPT, YandexGPT, Yandex Metrica, API
Будет плюсом:
Опыт разработка и деплоя AI-микросервисов.
Что мы предлагаем:
• Аккредитованная IT-компания;
• ДМС со стоматологией после испытательного срока;
• Комфортный офис в центре Москвы (м. Баррикадная/Краснопресненская);
• Возможность принять участие в масштабных федеральных проектах.
