ML-инженер

УРАЛАЙТЕХ — аккредитованная IT-компания, реализующая комплексно ИТ функцию для группы компаний Уралхим. Мы создаем функциональные и инновационные решения для бизнеса, закрывающие его ключевые потребности: разработку и адаптацию информационных систем «под ключ», комплексный подход к сопровождению всей IT-инфраструктуры и интеграцию всех IT-сервисов. О компании в цифрах: 550+ сотрудников в штате 400+ IT-систем (производство, HR, финансы, логистика и сбыт) Высоконагруженные системы: нашими IT-продуктами пользуются около 40 тысяч пользователей. Чем предстоит заниматься: Исследования и эксперименты: Проводить аналитические исследования в области ML/ИИ, анализировать научные публикации и оценивать применимость методов для бизнес-задач. Дизайнить эксперименты, выбирать метрики, валидировать гипотезы и интерпретировать результаты. Применять методы математического моделирования (регрессия, классификация, временные ряды, кластеризация, обучение с подкреплением). Разработка и сопровождение прогнозных моделей: Заниматься сбором, очисткой и подготовкой данных. Строить, обучать и тестировать модели, а также доводить прототипы до production: контейнеризация, развертывание, мониторинг качества, детекция дрейфа, плановое переобучение. Работа с данными и ИИ-инфраструктурой: Выполнять аналитические запросы на больших данных, интегрироваться с реляционными и нереляционными БД, оптимизировать запросы. Внедрять современные ИИ-подходы: RAG, LLM, агенты, компьютерное зрение (в зависимости от проекта). Командная работа и документация: Вести задачи в Jira, участвовать в код-ревью, работать в Git (осмысленные коммиты, разрешение конфликтов). Документировать модели, эксперименты, архитектурные решения и процессы эксплуатации. Для нас важно: Опыт 3–5 лет в коммерческой разработке ML-моделей и их промышленной эксплуатации. Python: уверенное владение. SQL: сложные запросы, оптимизация. Git: коммиты, ветки, разрешение конфликтов, опыт код-ревью. Построение и оценка моделей: обучение, тестирование, знание метрик (ROC-AUC, F1, MAPE и др.) и методов валидации. Доведение до production: контейнеризация (Docker), настройка пайплайнов инференса (batch / REST API). Сопровождение моделей: мониторинг дрейфа данных/концепции, работа с SLA, локализация инцидентов. Современные ИИ-архитектуры: понимание RAG, LLM (инференс, промпт-инжиниринг), основ агентов. Базы данных: реляционные (MSSQL, PostgreSQL), нереляционные (MongoDB), векторные (Qdrant / Milvus). Будет преимуществом: Опыт работы с LLM. MLOps-стек: MLflow, Airflow, CI/CD для моделей, мониторинг (Prometheus+Grafana). Компьютерное зрение: опыт с YOLO, Detectron2, трансформерами для CV. Фреймворки агентов: LangChain, AutoGen, понимание мультиагентных систем, инструментов, памяти. Мы ценим: Системное мышление, ответственность, проактивность. Обучаемость и адаптивность. Четкая, грамотная устная и письменная речь. Желание вырасти до технического лида. Мы предлагаем: Официальное трудоустройство. Стабильную заработную плату: оклад + полугодовой бонус. Программы развития в корпоративном университете (soft skills). Работа в команде профессионалов. Забота о вашем здоровье с программой ДМС со стоматологией с 1 дня. Современный комфортный офис в г. Перми и г. Москве/возможность работать гибридно или удаленно.