ML Engineer (LSTM/Time Series)

Навыки

• Machine Learning
• PyTorch
• Временные ряды
• Transformers / HuggingFace

О компании и продукте

• Добрый день, хотел выставить вакансию
• Вакансия: ML Engineer (LSTM/Time Series)

Задачи

• Разработка архитектур LSTM/GRU для извлечения скрытых паттернов из временных рядов
• Реализация механизмов Attention для интерпретации важности временных шагов и переменных
• Построение LSTM Autoencoders для снижения размерности и кластеризации временных рядов
• Визуализация attention weights и латентных пространств (Plotly, TensorBoard)

Требования

• Уверенное знание PyTorch, опыт с torch.nn.LSTM, nn.Transformer
• Понимание механизмов Attention (Self-Attention, Multi-Head Attention)
• Опыт работы с временными рядами: нормализация, windowing, handling missing values
• Знание классических методов анализа временных рядов
• Визуализация: Plotly, Matplotlib, Seaborn
• Умение интерпретировать результаты
• Опыт извлечения insights из attention maps и latent representations
• Опыт с Transformers для временных рядов (Informer, Autoformer, PatchTST)

Условия

• Пожизненную долю от выручки продукта
• Гибкий график
• Бюджет на конференции и курсы
• Формат: удалённо
• Занятость: Проектная

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.