Инженер машинного обучения

Обязанности: Полный цикл ML: Самостоятельная реализация проектов — от исследования данных и генерации гипотез до внедрения, промышленной эксплуатации моделей. Предиктивная аналитика: Разработка и внедрение систем прогнозирования отказов оборудования (predictive maintenance) и оптимизации технологических процессов (снижение простоев, оптимизация циклограмм). Работа с данными: Проведение BI и EDA-анализа для поиска точек роста и постановки новых задач. Внедрение машинного обучения в продукты и процессы предприятия. Computer Vision: Улучшение и адаптация существующих моделей технического зрения для контроля качества, маркировки, ориентации роботизированных комплексов. Участие в создании цифровых двойников ключевых активов и линий оборудования. MLOps: Организация жизненного цикла моделей с использованием соответствующих инструментов. Требования: Образование высшее техническое («Прикладная математика и информатика», «Информатика и вычислительная техника», «Автоматизированные системы управления») Опыт коммерческой разработки от 2 лет (в приоритете – опыт с промышленных предприятий) Высокий уровень знания Python Опыт работы с ПО жизненного цикла машинного обучения (MLflow), контейнеризации (Docker), системами контроля версий (Git) Стремление к самообразованию Самостоятельность, pro-active подход и умение общаться с технологическим персоналом Преимуществом будет: Опыт реализации проектов цифровизации промышленного производства (машинное обучение, техническое зрение, цифровые двойники, Big Data) Опыт построения ETL/ELT конвейеров и работы с потоковыми данными Знание и умение применять инструменты статистической обработки данных, визуализации (Pandas, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn, Streamlit) Навыки работы с промышленными протоколами связи (OPC UA, MQTT, Modbus TCP/IP/RTU over TCP, Profibus, Ethercat) Условия: Работа с реальным impact: Ваши модели будут влиять на миллионные бюджеты и реальное производство. Зарплата: Конкурентный уровень белой заработной платы. Соцпакет: Корпоративный ДМС после года работы, частичная компенсация абонементов в спорт зал/бассейн, компенсация съема жилья иногородним. Развитие: Оплата конференций, курсов, сертификаций Комфорт: Гибридный график (3 – офис, 2 – дом) после прохождения испытательного срока, по согласованию Стабильность: Официальное трудоустройство с первого дня в крупном холдинге.