Инженер по машинному обучению // Middle Machine Learning Engineer/Data Scientist

Требования: Глубокое знание классических алгоритмов Machine Learning, методик оценки качества моделей, понимание основных принципов DL;

Базовые навыки проектирования ML систем, учитывая требования к масштабируемости, производительности, точности и другим SLA;

Знание SQL на уровне оконных функций;

Наличие математической базы (основы мат. анализ, теории вероятности, статистика);

Уверенное знание Python и основных библиотек (Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Plotly, Catboost, FastAPI);

Уверенное владение Unix, Git, Docker.

Будет плюсом:
Опыт поставки моделей в прод;

Опыт работы с Gitlab-ci пайплайнами;

Мониторинг моделей на проде (Grafana, ELK), мониторинг метрик;

Проведение AB тестов для проверки гипотез.


Обязанности: Построение, выкатка, тестирование и поддержка ML моделей для анализа и прогнозирования действий пользователя в продукте и ключевых бизнес метрик;

Оценка влияния проекта на ключевые бизнес метрики компании;

Формирование гипотез по улучшению метрик и проверка гипотез;

Участие в формировании плана развития проекта.


Дополнительно: Абсолютно белая зарплата и официальное оформление с первого дня;

С первого дня работы ДМС “Ультра всё включено” со стоматологией, подключением родственников, чекапом организма, КТ и прочими радостями взрослой жизни;

Частично компенсируем спорт и работу с психологом после испытательного срока;

Гибрид в Питере, где есть всё, что есть дома, и даже больше: плойка, спортивная зона, кухня, зона для чилла и многое другое;

Релокация в любой из наших офисов с покрытием перелета и первого месяца проживания для тебя и твоей семьи;*

Гибкое начало рабочего дня и его окончание;

В дни, когда ходишь в офис, оплачиваем вкусные обеды. А еще тебя ждут бодрящий кофе, свежие фрукты, орехи и снэки;

Для Питера есть транспортный бенефит: на выбор мы компенсируем такси до офиса и обратно, парковку рядом с нашим офисом или выплачиваем бенефит на транспорт в конце месяца;

Современная рабочая техника на выбор;

Прокачаем английский или научим так, что знакомые неиронично будут спрашивать: “О, вы из Англии?”