Руководитель группы ML Engineering

Мы занимаемся внедрением и разработкой решений на основе искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Наша цель — автоматизировать рутинные задачи, анализировать большие массивы данных и находить оптимальные решения быстрее, чем человек. Мы ищем специалиста, который будет работать на стыке прикладных проектов и исследовательской деятельности.

Обязанности:

• Организация работы команды: ставить цели, масштабировать процессы;
• Разработка и улучшение моделей машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации и прогнозирования;
• Проведение экспериментов с различными архитектурами и алгоритмами ML/AI;
• Оптимизация гиперпараметров, настройка и повышение качества работы моделей;
• Анализ данных: сбор, очистка, подготовка и исследование новых источников данных;
• Постоянная оценка качества внедрённых моделей, поиск узких мест и улучшение метрик;
• Мониторинг производительности моделей в продакшн-среде, участие в их обновлении;
• Проведение исследовательской работы: разработка новых методов и архитектур, поиск новых признаков и сигналов для предсказания;
• Подготовка отчётов.

• Опыт работы с Python и библиотеками для ML/AI (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и др.);
• Знание методов машинного обучения: линейные модели, деревья решений, ансамбли, нейронные сети;
• Понимание жизненного цикла ML-проекта: от постановки задачи до внедрения в продакшн;
• Навыки работы с данными: очистка, препроцессинг, фичеринжиниринг, работа с большими объёмами;
• Опыт проведения экспериментов, настройки гиперпараметров, применения методов валидации;
• Базовые знания в области статистики и математического анализа;
• Будет плюсом: опыт написания научных статей, участие в исследовательских проектах, знание современных архитектур (transformers, GNN и др.).

• Работа над масштабными и интересными проектами в области искусственного интеллекта;
• Возможность совмещать прикладную и исследовательскую деятельность;
• Доступ к современным инструментам и вычислительным ресурсам;
• Конкурентоспособная заработная плата и бонусы по результатам проектов;
• Формат работы - офис/гибрид