Обязанности:
Чем предстоит заниматься: Внедрять модель; Поддерживать внедренные модели, дообучать, следить за их качеством; ML-инженер, которого мы ищем, НЕ разрабатывает модель с нуля, а подключается на моменте передачи разработанной модели и сервисов вокруг нее в команду разработки СУБО. Работать предстоит с уже готовыми моделями - дообучать их, снимать метрики точности и внедрять на целевую среду. Одновременно в работе может быть до 9 таких моделей. Также при необходимости нужно будет собирать (совместно с аналитиком) обратную связь от пользователей о работе модели. Если модель можно улучшить-починить без релиза - чиним. Если доработка серьезная - ML-инженер отдает эту доработку в команду развития Какие знания и навыки для нас важны: Знания в области разработки программного обеспечения (O-notation, Patterns, Clean Code, Code Review); Знание PostgreSQL в части SQL. Умение писать и отлаживать SQL-запросы, понимание механизмов работы индексов и транзакций, MPP (Massive Parallel Processing); Опыт работы с Airflow или другими системами управления моделями ML; Понимание, как перевести модель в производство, ключевые понятия — data drift, model retraining strategies; Опыт настройки CI/CD. Разработка решения ML (обучение-тестирование/производство). Интеграция A/B-тестирование; Знание фреймворков MLFlow, Kuberflow, MLRun; Контейнеры Docker и системы управления контейнерами Kubernetes; Знание Python, Django (ORM Models) либо SqlAlchemy, знание стандартной библиотеки Python; Будет плюсом: Приветствуется знание ITIL, опыт работы с ITSM системами; Приветствуется опыт в области NLP: Трансформеры (BERT special tokens), RNN, классические подходы, LLM.Похожие вакансии