Старший ML-инженер

Навыки

• AI-инструменты в работе
• Airflow
• Анализ данных
• Docker
• Событийный маркетинг
• Финтех и платежи
• Hadoop

Задачи

• Технологии/инструменты Python Apache Airflow MLflow Hadoop PySpark Kafka Kubernetes Jenkins Чем предстоит заниматься
• Внедрение моделей машинного обучения
• Сопровождение полного цикла сборки модели
• Обработка и анализ данных
• Поддержание коммуникаций с разработчиками моделей
• Проработка архитектуры моделей
• Тестирование и участие в разработке пайплайнов внедрения моделей

Требования

• Опыт работы в стеке от 3-х лет
• Ключевой стек: Python, Airflow/Argo WorkFlow, MLflow, Hadoop, PySpark, Kafka, Seldon/Kserve, Kubernetes, Jenkins
• Опыт работы с моделями машинного обучения
• Опыт внедрения моделей машинного обучения как сервисы
• Опыт бэкенд-разработки, веб-разработки
• Опыт разработки с LLM, NLP-моделями
• Опыт с Docker, Kubernetes

Условия

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
• Удаленный формат работы
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданиям
• Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины
• Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК
• Программа развития ИИ-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня

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.