О позиции
Компания Simple Group, один из ведущих импортеров вина и других напитков в России, ищет ML-инженера для разработки и продакшена моделей в области Data Science и LLM. Ваша задача будет заключаться в полном цикле разработки ML-моделей, начиная от постановки задачи до их внедрения в продакшен.
Чем вы будете заниматься
- Полный цикл разработки ML-моделей: от постановки задачи до продакшена и сопровождения.
- Анализ и обработка больших объёмов данных с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения.
- Проведение экспериментов с моделями, оценка их качества и валидация.
- Разработка сервисов вокруг моделей (API, микросервисы).
- Поддержка регулярных и ad-hoc запусков моделей.
- Участие в развитии ML и ИИ-инициатив компании.
- Подготовка аналитических отчётов и презентация результатов бизнесу.
Требования
- Опыт работы в роли аналитика Data Science / ML от 2 лет, важен полный цикл продакшена моделей.
- Уверенное владение Python и SQL (сложные запросы, большие данные).
- Опыт разработки сервисов API (FastAPI) и контейнеризации решений с использованием Docker и Docker Compose.
- Владение методами классического ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
- Опыт применения Deep Learning и LLM: PyTorch, TensorFlow, Keras.
- Умение переводить результаты в бизнес-решения и презентовать их.
Будет плюсом
- Опыт работы с большими данными и их обработкой.
- Знание методов оптимизации и повышения производительности моделей.
- Опыт работы в команде над сложными проектами.
Что мы предлагаем
- Программу ДМС со стоматологией.
- Корпоративные скидки на товары компании и партнёрские программы.
- Развитую корпоративную культуру: быстрый оффер, подарки, винные дегустации.
- Фокус на прорывные проекты в винном ритейле с точки зрения технологий, поощрение инициатив, возможности внутреннего и внешнего обучения.
Вакансия предлагает интересные задачи в области ML и Data Science с возможностью работы в гибридном формате. Условия работы и корпоративная культура выглядят привлекательными, однако отсутствие указания зарплаты может вызвать вопросы у кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения, такими как Scikit-learn и PyTorch, что позволяет эффективно разрабатывать и оптимизировать модели.
Способность работать в гибридном режиме, что подразумевает умение самостоятельно организовывать свое время и эффективно взаимодействовать с командой как удаленно, так и в офисе.
Опыт работы с Docker для контейнеризации моделей, что позволяет легко управлять окружениями и обеспечивать стабильность в продакшене.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости WineTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев