ML-инженер (Python/ML/NLP/LLM)

ООО ТП Инжиниринг - ключевой поставщик услуг для предприятий нефтеперерабатывающей, газовой и нефтехимической промышленности. Для своих клиентов мы осуществляем капитальное строительство объектов промышленного назначения, предлагаем широкий спектр инжиниринговых услуг, в том числе аналитику, проектирование, планирование и управление ТОРО и ОКР , а также комплекс решений по управлению производственными активами. В ИТ компанию экосистемы мы приглашаем LM-инженера , для создания настоящей Ракеты для сегментов В2В и В2С – «Система управления промышленными работами, процессами и исполнителями» в одной из главнейших секторов российской экономики! УСЛОВИЯ: Работа в международном холдинге с прекрасной историей и возможностью персонального карьерного роста. Высокий доход, официальное оформление, полностью "белая" заработная плата (итоговая сумма обсуждается по результатам собеседования с успешным кандидатом). Бонусы за реализацию Бэглога команды либо по групповым KПЭ, подарки детям, прочие дополнительные бонусы для сотрудников ИТ-компании. Полис ДМС-Премиум после испытательного срока (три месяца). Удаленный или гибридный формат работы (возможно потребуется присутствие на презентациях, релизах в центральном офисе : Москва, Даев переулок или Московская область, г. Истра). Удобный график сотрудничества с 9:00 до 18:00, час перерыва. Оперативное и эффективное взаимодействие через Битрикс-24, Teams , Share Point для разработчика Jira, Confluence. Увлекательные задачи и перспективы для профессионального развития (поездки на Конференции ИТ, обучение по ИТ направлению). Возможность освоения и применения передовых инструментов и методик в области разработки. ОБЯЗАННОСТИ: Уверенное владение Python для задач машинного обучения. Глубокое понимание основ машинного обучения , статистики и методов анализа данных. Опыт работы с библиотеками NumPy, Pandas, scikit-learn . Практический опыт работы с deep learning-фреймворками (PyTorch или TensorFlow). Опыт построения, обучения и валидации ML-моделей. Понимание принципов подготовки и очистки данных (data preprocessing). Опыт разработки и эксплуатации ML-сервисов (model inference). Понимание принципов MLOps (версионирование моделей, воспроизводимость, мониторинг). Опыт контейнеризации решений с использованием Docker . Навыки документирования моделей и экспериментов. Желательные (плюсом): Опыт работы с LLM (open-source модели, OpenAI, fine-tuning, prompt engineering). Опыт в задачах Computer Vision (YOLO, OCR, классификация, детекция). Опыт работы с NLP -задачами. Опыт построения ML-pipeline (Airflow, Prefect или аналоги). Опыт интеграции ML-моделей в production-системы. Опыт работы с большими объемами данных. Базовые знания SQL и реляционных БД. ТРЕБОВАНИЯ: Опыт работы ML-Engineer / Data Scientist от 2 лет в коммерческих проектах. Опыт участия в проектах полного цикла: от исследования данных и выбора модели до промышленной эксплуатации. Опыт взаимодействия с backend-разработчиками и аналитиками. Опыт сопровождения и улучшения уже внедренных моделей. Желателен опыт работы в enterprise- или продуктовых проектах.