ML Engineer
Data Scientist Lead Remote
ID: 41410
4 часа назад
Активна
Тип занятости
Полная занятость
Требуемый опыт
От 3 до 6 лет
Формат работы
Удаленная работа
📞Способы связи
📄 Оригинальный текст вакансии
#вакансия #ds #удаленно
Приглашаем Ведущего специалиста в Центр Автоматизации Моделирования.
Проект: Команда - Центр автоматизации моделирования на банковский проект.
Разработка AutoML-платформы, которая позволяет аналитикам строить модели без глубокого погружения в код.
Задача — не просто обучить модель, а сделать процесс автоматизированным, стабильным и промышленным.
График - полный рабочий день.
Формат - удаленно, по московскому времени.
Стек: PyTorch, lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, Spark, Hadoop, Hive, MLFlow, AirFlow / ArgoWorkflow
Опыт
Обязательно:
— Опыт в Data Science от 3 лет (именно классическое ML, не только DL/LLM)
— Опыт промышленной разработки на Python:
— Знание структур данных
— Понимание GIL
— Знание, какой метод вызывается автоматически при создании экземпляра класса (init и new)
— Умение писать поддерживаемый продакшн-код
• ML/DL стек Python:
PyTorch, lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas, NumPy
• Инструменты:
Spark, Hadoop, Hive, MLFlow, AirFlow / ArgoWorkflow
— Опыт в банковской сфере (обязателен)
— Насмотренность: работа с разными кейсами, моделями, подходами к отбору фичей и калибровке моделей
Будет большим плюсом:
— Контрибьют в Open Source ML-библиотеки
— Опыт full-stack разработки
Задачи:
— Улучшать стабильность и качество текущих AutoML алгоритмов, оптимизировать код;
— Разрабатывать новые сценарии платформы для аналитиков (поиск аномалий, очистка данных, кластеризация, анализ дрейфа данных/концепта);
— Улучшать отчетность и артефакты по полученной модели (отчет по модели с интерпретацией ллм, графики, таблицы);
— Обновлять документацию и технические инструкции по сценариям платформы;
— Взаимодействовать по внедрению новых сценариев и фич платформы с MLOps командой;
— Проводить анализ потребностей аналитиков, формализовать их в сценарии;
— Поддерживать пользователей (аналитиков);
— Отвечать за релизный цикл библиотеки;
— Проводить ревью пр от других ds
Мы предлагаем:
— Работу в аккредитованной ИТ-компании.
— Заботу о тебе: гибкое начало рабочего дня, ДМС со стоматологией, психолог.
— Развитие: оплата обучения, корпоративный универ, обучение в клубе по изучению английского языка.
— Спецпредложения от партнеров.
— Яркую корпоративную жизнь и это не все!
Откликайся!
[Ссылка: https://t.me/taniakhamina]
🛠 Навыки
Airflow
Argo Workflow
CatBoost
Hadoop
Hive
LightGBM
MLflow
NumPy
pandas
Python
PyTorch
scikit-learn
Spark
XGBoost
🎯 Домены
Banking
🤖 ИИ навыки
Anomaly Detection
Apache Airflow
Apache Hive
Apache Spark
Argo Workflow
CatBoost
Clustering
Code Review
concept drift detection
Data Cleaning
Data Drift Detection
Data Structures
Deep Learning
feature selection
Global Interpreter Lock
Hadoop
LightGBM
Machine Learning
MLflow
model calibration
model interpretability
NumPy
Object-Oriented Programming
pandas
production code development
Python
PyTorch
scikit-learn
Technical Documentation
XGBoost
* Навыки определены автоматически с помощью нейросети
🤖 ИИ домены
Automated Machine Learning
Banking
Financial Services
MLOps
* Домены определены автоматически с помощью нейросети
📢 Информация о публикации
🔗 Оригинальные посты (1)
Канал:usetechcareer