Обязанности:
Ты сможешь получить опыт и раскрыть свой потенциал, работая над уникальными технологичными проектами наших клиентов. Ты фокусируешься на технических задачах, а мы берем на себя переговоры с заказчиком, решение бюрократических вопросов и своевременно оплачиваем работу на проекте.Приглашаем ML-инженера для работы на IT-проектах наших клиентов (в формате аутстафф). Задачи: Исследовать и применять математические и ML-методы для решения прикладных бизнес-задач, выбирать оптимальные алгоритмы под специфику данных и целей. Разрабатывать и обучать ML-модели (RecSys, модели оттока, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения). Строить end-to-end ML-пайплайны: от проверки гипотез и анализа данных до обучения, валидации и выбора лучших моделей или ансамблей. Реализовывать production-ready решения: подготовка моделей к эксплуатации, оптимизация инференса (скорость, стабильность, масштабируемость). Интегрировать ML-решения в существующую ИТ-инфраструктуру (API, брокеры сообщений, хранилища данных). Оптимизировать производительность и масштабируемость ML-решений для высоконагруженных систем. Настраивать мониторинг технических и качественных метрик моделей. Взаимодействовать с инженерами, аналитиками и продуктовыми командами. Требования: Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет. Python — продвинутый уровень (от 5 лет), умение писать чистый и поддерживаемый production код (OOP, SOLID). Знание фреймворков FastAPI/Django/Flask Глубокое понимание теоретической базы ML: основные задачи, методы, метрики, математическая статистика и теория вероятностей. Практический опыт классического ML и бустингов: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM. Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers; задачи NLP/NER, работа с текстовыми данными. Опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов. Практическая работа с LLM-инструментами и агентными фреймворками: LangChain, LangGraph (или аналогичные) Опыт подготовки моделей к продакшену: Docker, CI/CD Хорошее знание Linux. Опыт работы с векторными базами данных: Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector. Умение работать с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ) Понимание принципов MLOps и мониторинга (включая Grafana). Мы предлагаем: Удаленную работу - возможность работать из любого города Заключение договора гражданско-правового характера. Важно! Оплата за фактически отработанное время на проекте, выплата осуществляется в российских рублях Интересные и уникальные проекты - в финансовой и промышленной сферах Мы предоставляем сложные, но стабильные проекты с современным стеком. Ты фокусируешься на коде и архитектуре, а мы берем на себя переговоры с заказчиком, решение бюрократических вопросов и защиту твоего спокойствия и интересов. Твоя зона ответственности — качественный продукт, наша — надежная поддержка и своевременная оплата. Этапы отбора: Мы уважаем твое время, поэтому наш процесс отбора максимально прозрачен: Анкета – знакомство с твоим опытом в чат-боте. Первичное интервью – расскажем о проектах, узнаем друг друга. Техническое интервью – обсуждение твоих навыков и кейсов. Предложение о сотрудничестве.Похожие вакансии
Договорная
Санкт-Петербург
СПб ГКУ Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр
От 220 000 до 280 000 руб.
Санкт-Петербург
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ЦЕНТР ПРОТЕЙ"