ML-инженер

Навыки

• Airflow
• API (интеграции)
• Big Data
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• CI/CD
• Dagster / Prefect / Luigi
• Docker

О компании и продукте

• Мы активно растём и удваиваем масштабы каждые полгода, поэтому сейчас в поисках крутого специалиста в нашу команду :) Тебе интересно строить ML-модели, которые реально влияют на бизнес

Задачи

• Внедрять ML-модели в продакшн: разрабатывать и интегрировать пайплайны для скоринга, оценки рисков и других бизнес-задач в промышленную среду
• Строить надёжные пайплайны обработки данных: обеспечивать качественную подготовку, валидацию и трансформацию данных для обучения и инференса моделей
• Оптимизировать производительность алгоритмов: повышать скорость работы кода, снижать потребление ресурсов, улучшать latency и пропускную способность систем
• Разрабатывать и внедрять MLOps-практики: автоматизировать процессы обучения, тестирования, развертывания и мониторинга моделей (CI/CD для ML)
• Обеспечивать стабильность работы моделей в продакшне: отслеживать дрейф данных и метрик качества, настраивать алерты и процессы переобучения
• Интегрировать ML-решения с продуктовой архитектурой: работать с разработчиками над созданием API, сервисов и микросервисов на базе моделей
• Версионировать данные и модели: контролировать воспроизводимость экспериментов и корректное обновление моделей в продакшне
• Глубокое знание ML-библиотек: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, pandas, numpy
• Умение работать в команде: взаимодействовать с дата-сайентистами (принимать прототипы и делать их промышленными) и бэкенд-разработчиками (интегрировать решения в продукт)
• У нас группа компаний МКК
• Secunda — наш платежеспособный агент, который мы сделали, чтобы облегчить переводы с клиентами, банками и партнерами
• Хочешь видеть, как твои решения меняют подход к оценке клиентов и делают финтех-сервисы умнее?
• Тогда тебе к нам!

Требования

• Что важно для этой роли: Опыт коммерческой разработки от 3 лет на позиции ML-инженера или разработчика с сильным уклоном в машинное обучение (опыт в финтехе или высоконагруженных системах будет преимуществом)
• Уверенное владение Python и навыки написания чистого, поддерживаемого, production-ready кода
• Опыт работы с большими данными: уверенное владение SQL, понимание Spark / Dask / аналогичных инструментов
• Навыки контейнеризации и оркестрации: опыт с Docker (обязательно), знакомство с Kubernetes
• Понимание принципов MLOps: опыт с инструментами оркестрации (Airflow / Prefect / Kubeflow), системами трекинга экспериментов (MLflow / Weights & Biases), версионирования данных (DVC)
• Системное мышление: понимание, как устроены пайплайны от источника данных до конечного API, умение проектировать отказоустойчивые решения
• Опыт работы с Git, понимание CI/CD-процессов (GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins)

Условия

• Удалённая работа: работай из любой точки мира
• Гибкий график: стандартная пятидневка (5/2), но мы ценим твой work-life balance
• Оформление по ГПХ/ИП РФ
• Современные инструменты и дружная команда профессионалов
• Возможность влиять на продукт и видеть результат своей работы
• Присоединяйся к нам, чтобы вместе создавать будущее финтеха!

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.