ML-инженер (Middle)

Привет! Мы - аккредитованная IT компания Maxim Technology. Занимаемся разработкой платформы для пассажирских и грузовых поездок. Самый крупный из наших заказчиков - сервис maxim. Мы первыми начали менять рынок поездок, создав для maxim цифровую платформу для связи пассажира и водителя раньше Uber и Gett. Сегодня наша команда работает над высоконагруженными сервисами: в сутки платформа обрабатывает более миллиона заказов. Наше ПО - лидер рынка в регионах России, и мы не собираемся останавливаться на достигнутом! Наша команда растёт быстрыми темпами, и сейчас в штате более 500 IT-специалистов. Офисы компании располагаются в Кургане, Тюмени, Набережных Челнах, Казани, Екатеринбурге и Санкт-Петербурге, но у нас можно работать и удалённо. Команда машинного обучения ищет ML-инженера , который будет внедрять, тестировать, улучшать и разрабатывать готовые к использованию модели для различных областей и задач (классический ML). Ты будешь иметь дело со всем жизненным циклом разработки машинного обучения: от постановки задачи до настройки модели и ее развертывания в производственной среде. У нас нет легаси и ты сможешь реализовать все свои идеи по построению ML-инфраструктуры. В команде минимум бюрократии и максимальная нацеленность на улучшение пользовательского опыта. Основные задачи: Вести задачи от постановки до мониторинга (тематика от ценообразования до чат-ботов); Интегрировать решения в текущие пайплайны других команд; Развивать текущую ML-инфраструктуру, предлагать и реализовывать идеи по оптимизации процессов ML-команды. От кандидата мы ожидаем: Опыт работы от 3 лет в разработке систем машинного обучения; Опыт работы с Git, Jira, Confluence, bash; Хорошие знания структур данных, алгоритмов и объектно-ориентированного программирования; Практический опыт работы с алгоритмами машинного обучения и Python; Опыт работы в различных областях искусственного интеллекта, таких как классический ML (XGBoost, Logistic Regression, etc), опыт работы с CV и NLP будет плюсом; Опыт работы с одним (и более) из фреймворков глубокого обучения — Pytorch, Keras, Tensorflow; Опыт работы с базами данных SQL (например, PostgreSQL) на уровне сложных запросов; Опыт разработки http-сервиса на Python с использованием фреймворков Flask, FastAPI; Опыт работы с инструментами DevOps, такими как Docker, Jenkins; Опыт работы с инструментами MLOps. ​​​Будет плюсом: Опыт работы с временными рядами; Опыт работы с Uplift моделями; Опыт построения конвейеров обработки в Airflow. Что дальше? У нас простой процесс подбора. Тебя ждет интервью с HR и руководителем команды, и после этого мы выходим с оффером. Отправляй свой отклик! Мы тебя ждем.