О позиции
Мы ищем опытного ML Engineer для работы в компании Авиасейлс. Ваша задача будет заключаться в проектировании и сопровождении дата пайплайнов, необходимых для работы нашей ML платформы. Вы будете разрабатывать и поддерживать офлайн (batch) сервисы обучения и инференса ML-моделей, а также деплоить модели в продакшн, обеспечивая их стабильность работы и масштабируемость. Эта позиция предлагает вам возможность работать в динамичной команде и вносить значимый вклад в развитие продукта.
Чем вы будете заниматься
- Проектировать и сопровождать дата пайплайны для ML платформы.
- Разрабатывать и поддерживать офлайн сервисы обучения и инференса ML-моделей.
- Деплоить модели в продакшн и обеспечивать их стабильную работу.
- Разрабатывать систему мониторинга для анализа качества моделей.
- Сотрудничать с командами разработки и аналитики для интеграции моделей в продукт.
Требования
- Опыт работы в Data Engineering/ML не менее 3 лет.
- Уверенное владение SQL и Python, понимание концепций Lakehouse.
- Опыт построения моделей для различных задач (регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды).
- Навыки работы с контейнерами (Docker, Kubernetes) и CI/CD (Jenkins).
- Опыт работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana).
- Желание работать в команде и обмениваться знаниями.
Будет плюсом
- Опыт работы с большими данными и распределенными системами.
- Знание других языков программирования (например, Java или Scala).
- Опыт работы в стартапах или быстрорастущих компаниях.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата и возможность роста.
- Гибкий график работы и возможность работать удаленно.
- Доступ к обучению и профессиональному развитию.
- Участие в интересных проектах и возможность влиять на развитие продукта.
- Дружелюбная атмосфера и поддержка команды.
Вакансия предлагает интересные задачи и возможность удалённой работы, но требует значительного опыта в области ML и Data Engineering.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, что позволит эффективно разрабатывать и оптимизировать ML-модели.
Умение работать в удаленном режиме, включая навыки самоуправления и организации рабочего процесса, чтобы обеспечить высокую продуктивность и результативность в условиях распределенной команды.
Опыт развертывания и мониторинга ML-приложений с использованием Docker и Kubernetes, что позволит обеспечить стабильность и масштабируемость моделей в продакшене.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости TravelTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев