Junior Machine Learning Engineer

О нас
Мы развиваем ML-решения, которые внедряются в реальные бизнес-процессы: от моделей кредитного скоринга и обработки текстов до рекомендательных систем и автоматизации принятия решений. Работаем с классическими алгоритмами и state-of-the-art моделями, строим инфраструктуру MLOps и автоматизируем весь цикл ML-разработки — от сбора данных до мониторинга в проде.

Чем предстоит заниматься

Участвовать в полном цикле разработки ML-моделей: постановка задачи, сбор и анализ данных, обучение, валидация, внедрение и мониторинг
Разрабатывать модели машинного обучения на Python (scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost)
Работать с табличными, текстовыми и временными данными
Подключаться к системам хранения и обработки данных (SQL, Spark, Hadoop)
Писать чистый и воспроизводимый код, использовать git и CI/CD
Автоматизировать процесс обучения и деплоя моделей (Airflow, MLflow, Docker)
Следить за качеством моделей в проде, готовить отчёты, участвовать в пилотах

Что мы ищем

Уверенные знания в сфере математики и информатики
Понимание основ ML и базовых алгоритмов: линейные модели, деревья решений, ансамбли
Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn)
Опыт подготовки датасетов, построения пайплайнов, работы с Jupyter
Навыки работы с SQL и понимание принципов хранения данных
Базовое знание CI/CD, Docker, Airflow, MLflow будет плюсом
Опыт с генеративными моделями (GPT, LLaMA и т.п.) и AI-агентами — в плюс
Аналитический склад ума, аккуратность в работе с данными, желание развиваться

Что мы предлагаем

Наставничество от опытных ML-инженеров и DS-руководителей
Разнообразные задачи: табличные данные, NLP, графы, рекомендательные модели
Доступ к вычислительным ресурсам и современному стеку (Kubernetes, Spark, Airflow)
Обучение и сертификации за счёт компании
Работа в сильной команде с фокусом на качество и развитие
Участие в развитии MLOps-инфраструктуры