Обязанности:
-
Участие в полном цикле создания ML-решений: от проектирования и разработки моделей до их развертывания, мониторинга и итеративного улучшения в продакшене;
-
Разработка и поддержка data- и feature-pipelines: сбор, очистка, трансформация и доставка данных для обучения и инференса (ETL/ELT);
-
Контейнеризация решений и развертывание в Kubernetes: создание Docker-образов, настройка масштабируемых и отказоустойчивых сервисов;
-
Построение и поддержка CI/CD-процессов для ML (GitLab CI/CD): автоматизация тестирования, валидации и деплоя моделей;
-
Настройка мониторинга качества моделей и данных: выявление дрейфа, деградации точности, аномалий (с использованием Prometheus, Grafana);
-
Обеспечение надёжной эксплуатации моделей: версионирование, A/B-тестирование, откаты.
Требования:
-
Опыт работы ML-инженером / DS или аналогичной роли от 3 лет;
-
Уверенное владение Python и основными ML-библиотеками (pandas, scikit-learn, catboost и тд);
-
Опыт работы с SQL и реляционными СУБД;
-
Опыт работы с Docker и Kubernetes;
-
Опыт ML-разработки (включая постановку задачи, исследование алгоритмов, CI/CD, тестирование, мониторинг).