К вакансиям
ML Engineer

Head of ML Engineering On-site

ID: 23621
4 часа назад
Активна
Газпром-Нефть
Россия, Санкт-Петербург

Тип занятости

Полная занятость

Требуемый опыт

Более 6 лет

Формат работы

Полный день

📞Способы связи

📄 Оригинальный текст вакансии

#вакансия #job #работа #python #ml #llm #cicd #sql #bigdata Вакансия: Head of ML Engineering; Компания: Газпром-Нефть; Уровень зп: высокая; Локация: Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14; Формат: fulltime, 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45; Опыт: от 5 лет и более; Друзья, мы направляем энергию в дело. Мы развиваем цифровую платформу сбытового департамента «Газпром нефти», запускаем IT-проекты и совершенствуем клиентский опыт, чтобы скорые приезжали к людям, промышленные предприятия добывали, а люди успевали по своим делам и путешествовали. Лидер управления продвинутой аналитики и искусственного интеллекта приглашает в команду Руководителя центра ML инжиниринга. Выбирайте преимущества и бонусы работы в стабильной компании, реализуйте себя в масштабных проектах. Ключевая задача: Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие. Основные обязанности: Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений. Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики). Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика). Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем. Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями. Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных. Развитие Команды & Экспертизы:Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений. Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения. Требования: Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах Солидный опыт разработки и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML) Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow Продвинутое знание Python для ML/DS задач, знание классических методов ML, фреймворков и библиотек Практическое применение LLM и архитектур типа RAG Понимание и опыт применения методов оптимизации (знание GAMS/CPLEX или аналогичных инструментов - сильное преимущество) Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги) Преимуществом при отборе будет: Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами. Условия: Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14 График работы: 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45. Гибридный формат работы - офис 5 р/мес Трудоустройство по ТК РФ Размер оклада обсуждается с успешным кандидатом Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата ДМС со стоматологией и страхование жизни Бессрочный трудовой договор Профессиональное развитие в IT-сообществе лидирующей в отрасли компании Корпоративный спорт, командные турниры и забеги Комфортный офис в центре города: капсула сна, лекторий, спортзал, кафе и киноклуб Семейные мероприятия: праздники и спортивные мероприятия на свежем воздухе Поддержка волонтерских инициатив сотрудников, экологичного поведения и участие в благотворительных проектах Контакты: По всем вопросам пишите в Telegram - leonety_lety

🛠 Навыки

analyse big data
apply statistical analysis techniques
database management systems
Data Mining
Data Science
Hadoop
Jenkins (tools for software configuration management)
Machine Learning
manage ICT virtualisation environments
MarkLogic
MLOps
Natural language processing
Python (computer programming)
RAG
SQL
SQL Server
tools for software configuration management
utilise machine learning

🎯 Домены

Logistics
Production
Retail
Technology Process Management

🤖 ИИ навыки

analyse big data
Hadoop
Jenkins (tools for software configuration management)
Machine Learning
manage ICT virtualisation environments
Microservices Architecture
MLOps
Natural language processing
Python (computer programming)
SQL
tools for software configuration management

* Навыки определены автоматически с помощью нейросети

🤖 ИИ домены

E-commerce
Energy
Logistics
Manufacturing
Retail

* Домены определены автоматически с помощью нейросети

📢 Информация о публикации

🔗 Оригинальные посты (1)