Локация
Минск, Беларусь; формат работы по выбору — удалённо, из офиса или гибридно.
Компания
Айфортекс — резидент Парка высоких технологий и компания полного цикла, предоставляющая услуги разработки программного обеспечения и консалтинга клиентам по всему миру в доменах Fintech, Healthcare, Education и Industry Tech.
Что делать
•Разрабатывать модели машинного обучения на Python и решения на базе GenAI и обработки естественного языка.
•Создавать и поддерживать ETL-конвейеры и рабочие процессы обработки данных.
•Работать с облачной инфраструктурой AWS для масштабирования и вывода ML-решений в продуктивную среду.
•Мониторить и улучшать производительность моделей, применяя практики MLOps.
•Участвовать в ежедневных встречах и вносить вклад в успешное выполнение проекта.
Требования
•Не менее 2 лет коммерческого опыта в ML, DL, DA или GenAI.
•Уверенное владение Python и практический опыт работы с Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Pandas, FastAPI и Flask; умение писать чистый код.
•Глубокое понимание линейных моделей, деревьев решений и ансамблевых методов, включая XGBoost и LightGBM.
•Практический опыт работы с глубокими нейронными сетями — свёрточными, рекуррентными и трансформерами, особенно в проектах GenAI и Large Language Models.
•Опыт оптимизации моделей: Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization и эволюционные алгоритмы.
•Понимание метрик качества для задач классификации, регрессии и ранжирования.
•Опыт работы с AWS: S3, Lambda, SageMaker, EC2, RDS и DynamoDB.
•Опыт работы с реляционными базами данных MS SQL и PostgreSQL, а также NoSQL-базами MongoDB и DynamoDB.
•Практические навыки построения ETL-конвейеров с Apache Airflow, DBT, Spark, Kafka и аналогичными инструментами.
•Английский язык на уровне не ниже Intermediate.
Хорошо, если есть
•Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной специальности.
•Практические навыки в ML-инфраструктуре: MLOps, CI/CD, мониторинг моделей и MLflow.
•Опыт разработки высоконагруженных API для машинного обучения.
•Опыт внедрения RAG и GraphRAG.
•Опыт построения мультиагентных систем.
•Опыт применения GenAI для генерации видео и изображений.
Культура и преимущества
•Официальное трудоустройство в штат.
•Удалённый, офисный или гибридный формат работы и гибкий график с учётом проектных встреч.
•Частичная компенсация медицинских расходов и занятий спортом, а также оплачиваемые sick days.
•Просторный офис в бизнес-центре класса A рядом с метро.
•Бесплатные занятия английским языком со штатным преподавателем.
•Профессиональный рост, участие в масштабных технологических проектах, подарки, партнёрские скидки и корпоративные мероприятия дважды в год.
