ML Engineer — разработка и развёртывание конвейеров машинного обучения@ Eqvilent
О позиции
В компании Eqvilent открыта вакансия ML Engineer. Это удалённая работа в трейдинговой компании с офисами по всему миру. В команде около 200 сотрудников, из которых более 70% — русскоговорящие. Ваша задача будет заключаться в разработке и развёртывании конвейеров машинного обучения.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и внедрение конвейеров машинного обучения, включая предварительную обработку данных и обучение моделей.
- Анализ и оценка производительности моделей, оптимизация рабочих процессов.
- Сотрудничество с другими командами для интеграции ML решений в существующие системы.
- Участие в проектировании архитектуры решений для обработки больших данных.
- Проведение экспериментов и тестирование новых подходов в области машинного обучения.
Требования
- Значительный опыт в области машинного обучения.
- Опыт разработки и развёртывания конвейеров и рабочих процессов машинного обучения.
- Сильные аналитические навыки и внимание к деталям.
- Знание Python и библиотек для машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch).
- Опыт работы с инструментами для обработки данных (например, Pandas, NumPy).
Будет плюсом
- Опыт работы в трейдинговых или финансовых компаниях.
- Знание SQL и опыт работы с базами данных.
- Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure).
Что мы предлагаем
- Конкурентная заработная плата и возможность роста.
- Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
- Доступ к обучающим ресурсам и курсам для повышения квалификации.
- Дружелюбная атмосфера и поддержка коллег.
- Участие в интересных проектах на стыке технологий и финансов.
Вакансия имеет хорошие условия и предлагает конкурентную зарплату. Однако, описание вакансии можно было бы сделать более детализированным.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, для разработки и оптимизации конвейеров ML.
Способность эффективно работать в удалённой команде, проявляя инициативность и самостоятельность в решении задач, что особенно важно в условиях гибридной работы.
Опыт работы с обработкой данных и SQL, включая навыки анализа и визуализации данных, что позволяет принимать обоснованные решения при обучении моделей.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев