ML/Data Engineer (MLOps, Data Science, Research)

IT-компания Riverstart. С 2012 года трансформируем сложные идеи в удобные сервисы для бизнеса. Входим в реестр МТК, аккредитованы в Минцифры.

Создаем высоконагруженные сервисы для веба и мобайла: сайты, порталы, сервисы, веб-платформы, мобильные приложения, CRM, LMS и ERP-системы.

Входим в топ-20 разработчиков сложных проектов в России и странах ближнего зарубежья и занимаем первую строку в рейтинге агентств по поддержке и развитию сайтов, а также по аутстаффингу в Нижнем Новгороде (Рейтинг Рунета 2025).

Примеры проектов из портфолио компании: сайт Международного аэропорта Внуково, интернет-магазин Do4a Market, CRM для внешнего отдела контроля качества, веб-платформа OpticElastograph на основе облачного вычислительного кластера для анализа томограмм, сервис аналитики курсов криптовалют, ML-модель прогнозирования спроса, сервис электронной приемной кампании.

Работаем с бизнесом и государством. Среди наших клиентов Международный аэропорт Внуково, Правительство Нижегородской области, МТС, Яндекс, ПАО «Магнит», Lamoda, «Северная долина», ХК «Спартак» Москва, ХК «Торпедо», «РОС-Химия», ГНИВЦ, ПИМУ, Фонд «Сколково», Gulliver, Bona Fide и другие компании.

На первое полугодие 2025 имеем 35 призовых наград в федеральных и международных IT-конкурсах.

Работа в команде Riverstart — это создание сложных, но интересных и востребованных проектов, быстрый профессиональный рост, гибкие условия работы, достойная оплата и дружный активный коллектив.
____________

Наша миссия — создавать интеллектуальные системы, которые решают сложные задачи наших клиентов по всему миру. Мы не просто запускаем модели в прод, мы выстраиваем полный цикл Data-продуктов: от гипотезы до масштабируемого и надежного сервиса.
Мы создаем удалённую команду экспертов и специалистов, которые хотят решать интересные задачи на стыке данных, ML и инженерии. Если вы видите себя в одной из ролей ниже — вам к нам.

• Разработка, внедрение и поддержка ML-пайплайнов (обучение, инференс, мониторинг). Построение и развитие MLOps-инфраструктуры для обеспечения воспроизводимости, масштабируемости и надежности наших моделей.
• Проведение исследований, анализ данных, построение и валидация прогнозных моделей. Участие в создании новых AI-продуктов, работа с state-of-the-art методами.
• Проектирование, построение и поддержка отказоустойчивых ETL/ELT-пайплайнов. Обеспечение качества, доступности и актуальности данных для всех потребителей в компании.

• Коммерческий опыт в сфере ML и Data Science - от 3 лет.
• Глубокое знание Python и его Data/ML экосистемы (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
• Опыт построения и поддержки ML-пайплайнов или написания эффективного ETL/ELT.
• Практический опыт работы с одним из облачных провайдеров: AWS, GCP, Yandex Cloud, Azure.
• Умение работать с данными: уверенный SQL и понимание принципов работы с большими данными.
• Знание классических подходов ML и умение применять их на практике.
• Опыт контейнеризации приложений (Docker) и понимание принципов оркестрации (Kubernetes).

• Опыт с Kubernetes, Terraform, построением CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions).
• Знание инструментов MLOps: MLflow, Kubeflow, Airflow, Feast, Seldon Core, Kserve.
• Настройка мониторинга ML-моделей и пайплайнов (Prometheus/Grafana, Evidently AI).
• Работа с Apache Spark, Apache Kafka, dbt.
• Опыт с хранилищами данных: BigQuery, Redshift, Snowflake, ClickHouse.
• Опыт работы с LLM (Large Language Models), включая тонкую настройку (fine-tuning) и инференс.
• Работа с фреймворками для генеративного AI (диффузионные модели, трансформеры).
• Знание A/B тестирования и методов проверки гипотез.
• Понимание языков программирования (Желательно Go или Java) для разработки высоконагруженных сервисов.
• Опыт в DevSecOps и управлении секретами (HashiCorp Vault).
• Практика оптимизации облачных затрат (FinOps).
  
  Мы предлагаем:
• Полная удалёнка из любой точки.
• Оформление по ИП/ТК РФ (по договоренности).
• Конкурентная заработная плата: обсудим на собеседовании, исходя из вашего опыта, ожиданий и результата технического собеседования.
• Проектная работа или полная занятость (обсуждается).
• Гибкий график и возможность выбора проекта под ваш интерес.
• Современный технологический стек и интересные вызовы.