Инженер по машинному обучению (ML-Enginer middle+) / Заместитель начальника отдела

Санкт-Петербург, набережная Обводного канала, 14к3

Метро: Площадь Александра Невского 1

Описание вакансии

Компания «Котлин-Новатор» осуществляет разработку, производство, гарантийное обслуживание и модернизацию пилотажно-навигационных комплексов и их компонентов для транспортных, военно-транспортных самолетов, самолетов специального назначения и беспилотных летательных аппаратов для отечественных и зарубежных заказчиков.

Сейчас мы в поиске Инженер по машинному обучению (ML-Enginer) уровня middle+ / Заместитель начальника отдела.

Мы открываем направление разработки моделей, которые помогают научно-производственному бизнесу принимать взвешенные решения на основе данных. Наша цель – создание инструментов, которые автоматизируют процессы, повышают точность анализа и способствуют развитию машинного обучения внутри компании.

Обязанности:

разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения;
подготовка и обработка данных для обучения моделей (data preprocessing, feature engineering);
разработка и внедрение ML-решений в production-среду;
оптимизация производительности моделей (ускорение инференса, уменьшение размера моделей);
работа с большими данными и распределенными вычислениями (Hadoop, Spark и т.д.);
мониторинг и поддержка работающих моделей, их дообучение и обновление;
исследование и внедрение новых методов и технологий в области ML/AI.

Требования:

опыт работы в области машинного обучения или Data Science (от 3 лет);
знание Python и библиотек для ML (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и т.д.);
понимание алгоритмов машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети);
опыт работы с базами данных (SQL, NoSQL);
знание методов обработки и анализа данных (EDA, feature selection, data cleaning);
умение работать с системами версионного контроля (Git);
базовые знания в области математики и статистики (линейная алгебра, теория вероятностей).

Является преимуществом:

опыт работы с deep learning (CNN, RNN, GAN, трансформеры);
знание методов оптимизации моделей (квантование, pruning, distillation);
опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes);
понимание принципов MLOps (CI/CD для ML-моделей);
знание языков программирования, таких как C++, Java или Scala;
опыт работы с Big Data (Hadoop, Spark, Kafka).

Условия:

стабильная работа на крупном предприятии;
конкурентный уровень заработной платы;
оформление, предоставление льгот и гарантий в полном соответствии с ТК РФ;
график работы: понедельник-пятница с 07:45 до 16:15;
собственный бесплатный тренажерный зал;
наличие кафе на территории предприятия (доступные цены и разнообразное меню);
охраняемая авто и велопарковка;
работа в районе станции метро «Площадь Александра Невского» (наличие корпоративной развозки).