Обязанности:
ML-инженер (Machine Learning Engineer) в проектный бенч / аутстафф О компании: ИТ-ИМПЛАНТ — аккредитованный системный интегратор с экспертизой в заказной разработке и внедрении индивидуальных ИТ-решений для бизнеса. Мы не просто пишем код — мы встраиваем наши команды в процессы клиентов, чтобы закрывать их самые сложные задачи. Сейчас мы расширяем штат и формируем бенч ML-инженеров для работы на аутстафф-проектах наших заказчиков. Это значит, что вы будете в штате нашей компании, но работать над внедрением моделей машинного обучения в бизнес-процессы внешних бизнесов — от финтеха до промышленных предприятий. Чем предстоит заниматься: Разработка и дообучение моделей машинного обучения под задачи бизнеса (временные ряды, классификация, NLP, компьютерное зрение — в зависимости от проекта). Полный цикл внедрения ML-решений: от исследования данных (EDA) до вывода модели в продакшн. Написание высоконагруженных микросервисов для инференса моделей (FastAPI / Flask). Работа с контейнеризацией и оркестрацией (Kubernetes / OpenShift) для масштабирования ML-пайплайнов. Мы ожидаем: Уверенное владение Python и стеком DS/ML (pandas, numpy, scikit-learn). Опыт коммерческой разработки с использованием фреймворков глубокого обучения (PyTorch / TensorFlow / Keras). Опыт работы с MLOps-инструментарием: MLflow, DVC или аналоги (понимание версионирования данных и моделей). Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных (PostgreSQL / ClickHouse / Mongo). Опыт работы с Kubernetes или OpenShift (развертывание сервисов инференса, управление подами) и Docker. Будет плюсом: Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop). Навыки оптимизации моделей (ONNX, TensorRT) для ускорения инференса. Опыт в продуктовых командах и навыки написания production-ready кода (чистая архитектура, тесты pytest). Мы предлагаем: Прозрачный договор и удобный формат (договор с ИП/СЗ). Удаленный формат работы или гибрид (в зависимости от проекта). Работа с крупными брендами и проверенными заказчиками. Конкурентная зарплата (обсуждается в процессе трудоустройства). Возможность профессионального роста внутри агентства (мы закрываем проекты от Middle+ до Team Lead уровня). Как попасть в бенч: Откликнитесь на вакансию. Мы проведем собеседование (оценка навыков стека и ML-кейсы). После подтверждения экспертизы вы попадаете в наш резерв и получаете доступ к проектам.Похожие вакансии
Machine Learning Engineer / ML-инженер
Договорная
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
Okkam
ML Engineer / Machine Learning Developer
От 250 000 руб.
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
Платформа Проще
От 400 000 руб.
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
ЭДС
Senior Machine Learning Engineer AI
Договорная
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
Современные Фонды Недвижимости
Anti-fraud Senior Machine Learning Engineer
Договорная
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
Газпромбанк
Специалист по ML / Data Science / машинному обучению / Junior Machine Learning Engineer
Договорная
Москва. Станции метро: Площадь Революции, Театральная, Охотный ряд, Библиотека им.Ленина
Банк Русский Стандарт