Team Lead / Principal ML Engineer

Навыки

• AI-инструменты в работе
• Airflow
• API (интеграции)
• Проектирование архитектуры
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• CI/CD
• ClickHouse

О компании и продукте

• Компания: Авиасейлс. Без этого не получится

Задачи

• удаленка #lead

Требования

• 5+ лет в ML/DS — ты выкатывал модели в прод и знаешь, что это значит на практике
• Уверенный Python: ООП, типизация, тесты
• Классический ML: бустинги, валидация, понимание где нейросеть избыточна, а где достаточно градиентного бустинга
• Опыт с текстовыми нейросетевыми моделями: BERT-подобные трансформеры, LLM API, промпт-инжиниринг, eval-сеты
• Практический опыт MLOps: пайплайны данных, оркестрация (Airflow, Kubeflow или аналоги), трекинг экспериментов
• Инфраструктурный бэкграунд: Docker, CI/CD, Kubernetes, логирование и мониторинг — ты понимаешь, как устроены высоконагруженные сервисы, а не только модели внутри них
• Умение мыслить P&L: переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в конверсии и деньги, защищать технические решения перед бизнесом финансовыми аргументами
• У тебя уже есть опыт менторства или лидерства — и тебе это нравится
• Серьёзный плюс
• Понимание Go или опыт с Go-сервисами: наш бэкенд на Go, и без этого контекста часть архитектурных решений будет непрозрачной
• ClickHouse, Kafka, PostgreSQL
• Опыт в highload: проектирование систем под миллионы запросов
• Опыт миграции или выпила сервисов из монолита — понимаешь цену архитектурных решений на масштабе

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.