ML-разработчик

Навыки

• Airflow
• Проектирование архитектуры
• Docker
• ETL / ELT
• FastAPI
• Flask
• Linux

О компании и продукте

• Компания: Мегафон

Задачи

• Санкт-Петербург
• Какие задачи необходимо решать
• Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask)
• Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения
• Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности
• Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации
• Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени
• Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики
• Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию
• Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки
• Для решения этих задач требуется
• Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом

Требования

• Опыт работы в области Data Science от 2 лет
• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа
• Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow
• Навыки построения аналитических моделей на Python
• Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных
• Опыт работы с Linux на базовом уровне
• Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask
• Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях
• Знание английского языка на техническом уровне

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.