ML-инженер

О компании: ИТ-ИМПЛАНТ - аккредитованный системный интегратор, специализирующийся на заказной разработке и внедрении индивидуальных ИТ-решений для бизнеса. Миссия компании: Для компаний: Дать возможность сильным компаниям увеличиваться, благодаря аутстаффингу эффективных IT-специалистов. Для соискателей: Дать возможность трудоустройства сильным соискателям в передовые компании на выгодных условиях труда.Мы ищем ML-инженеров на наши проекты! Обязанности: Полный цикл разработки ML-моделей: от исследований и прототипирования до промышленного внедрения, мониторинга и поддержки (MLOps). Участие в создании и оптимизации пайплайнов данных (data pipelines) для обучения и инференса моделей. Разработка, тренировка, валидация и оптимизация ML-моделей для решения задач: [укажите направление, например: прогнозирование, классификация, рекомендательные системы, NLP, Computer Vision]. Интеграция ML-моделей в production-окружение (микросервисы, API, стриминг). Работа с облачной инфраструктурой (Yandex Cloud / AWS / GCP / Azure) для развертывания и масштабирования ML-сервисов. Автоматизация процессов обучения, тестирования и деплоя моделей (CI/CD для ML). Создание и поддержка инструментов мониторинга качества моделей и данных (data/concept drift). Тесное взаимодействие с Data Scientists, аналитиками и продуктовыми командами. Требования: Опыт коммерческой разработки на позиции ML Engineer / Data Scientist от 3-х лет. Уверенное владение Python и основными библиотеками для ML/DL: Scikit-learn, Pandas, NumPy, PyTorch / TensorFlow. Понимание основных алгоритмов машинного обучения, их применимости и ограничений. Опыт работы с инструментами контейнеризации и оркестрации: Docker, Kubernetes. Умение писать эффективный, поддерживаемый и документированный код (знание Git обязательно). Опыт построения и оптимизации ETL/ELT-пайплайнов. Навыки работы с базами данных (SQL, понимание NoSQL). Способность самостоятельно доводить задачи от идеи до работающего production-решения. Будет сильным преимуществом: Опыт работы с одним из облачных провайдеров (Yandex Cloud, AWS Sagemaker, GCP Vertex AI, Azure ML). Практический опыт в одном из направлений: LLM (Large Language Models), NLP, Computer Vision, Recommendation Systems, Time Series Forecasting. Знание фреймворков для MLOps: MLflow, Kubeflow, Airflow, Feast. Опыт работы со стриминговыми данными (Apache Kafka, Spark Streaming). Понимание принципов разработки высоконагруженных и отказоустойчивых систем. Знание дополнительных языков (Go, Java, C++). Мы предлагаем: Удалённый формат работы Оформление по Самозанятости или ИП (По ТК РФ ставка будет ниже) Фултайм График работы с гибким началом рабочего дняСтеки на проектах разные, отликайтесь!