ML Engineer
Ключевой фокус: классические ML-модели на табличных данных и временных рядах. Разработка production-моделей для бизнес-задач: прогнозирование, классификация, детектирование аномалий, анализ временных рядов. Полный цикл ML-проекта: постановка задачи совместно с заказчиком, подготовка данных и признаков, обучение и валидация моделей, вывод в прод, оценка влияния на бизнес-метрики.
Soft skills:
•Продуктовое мышление: понимание, зачем модель нужна пользователю и какую метрику она сдвигает
•Готовность искать точки роста, предлагать нестандартные решения и отстаивать их на встречах с заказчиком
•Хорошие навыки коммуникации и работы в команде
Обязанности
•Участие в запуске ML-проектов от постановки задачи до вывода в прод
•Проектирование и обучение моделей на классическом ML-стеке (gradient boosting, linear models, ensemble methods)
•Разработка и реализация пайплайнов обработки данных, feature engineering и валидации моделей
•Оценка рисков применения ML-решений с учётом специфики бизнес- и технологических процессов
•Исследование современных подходов в области tabular ML, forecasting и anomaly detection для применения в задачах компании
Обязательные требования
•Python (уверенное знание)
•Pandas, NumPy, Scikit-learn
•XGBoost / LightGBM / CatBoost
•Временные ряды и прогнозирование: Statsmodels, Prophet / Sktime / Skforecast
•Классические методы ML: деревья решений, бустинг, линейные модели, кластеризация, снижение размерности
•Статистика и интерпретация экспериментов (A/B, hold-out, cross-validation)
•SQL (самостоятельная работа с данными)
•Git
•Опыт вывода ML-моделей в прод и построения воспроизводимых экспериментов
•Высшее техническое образование (Computer Science, прикладная математика, AI/ML или смежные области)
Будет плюсом
•DVC, MLflow
•Airflow
•Docker / Kubernetes
Дополнительно
•Расположение: Remote work
•Тип работы: AI/ML
•Номер вакансии: VR-72194
•Язык: English: A2 Elementary
•Опыт работы: Regular
Работа у нас — это:
•ДМС и страхование жизни
•Корпоративные мероприятия
•Культура обратной связи
•Внутренняя ротация и ежегодная оценка
•Наставничество и менторство
•Обучение, повышение квалификации
•Индивидуальный план развития
•Реферальная программа
•Внутренние IT-сообщества
