Руководитель практики (DS\наука о данных)

Обязанности: ​​​​​​​cценарное планирование ресурсов в зависимости от внешних/ внутренних факторов (например, централизация функции/ развитие отдельных направлений и т.д.) развитие технологий ИИ в целом(ML/ AI) (оценка применимости технологий для задач бизнеса, умение запускать исследования в условиях ограниченности ресурсов) лидерство отдельных DS направлений/ небольших проектов/ исследований опыт проведения исследований алгоритмов машинного обучения, дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения, построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей, продуктовизация ML-решений, поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных опыт проведения аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML, нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса Требования: ​​​​​​​​​​техническое образование опыт работы в data science - (ML/ AI)- от 5 лет опыт работы на лидерской позиции от 3х лет умение проверять статистические гипотезы знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей (ML/ AI) и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей уверенное знание python (классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn)+современных бэкенд-фреймворков (FastAPI, gRPC) опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost) знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД умение работать с Git знание экосистемы LLM и GenAI (HuggingFace, LangChain, OpenAI API, LlamaIndex и др.); опыт проектирования и эксплуатации AI/ML-платформ в продакшне; владение MLOps/DevOps-практиками (Docker, Kubernetes, CI/CD); опыт работы с системами логирования и мониторинга (Prometheus, Grafana, MLflow); опыт управления командой инженеров, постановки задач и code review работа с GPU-кластерами (on-prem и облачные: AWS/GCP/Azure). Условия: работа в компании с развитой инженерной культурой; гибкая система премирования; расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи; возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников; корпоративное обучение и доступ к базе знаний; внутренние профессиональные сообщества и мероприятия; автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое; формат работы - офис; современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ. С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.