О позиции
В компании Мегафон открыта вакансия ML-разработчика в офисе в Санкт-Петербурге. Ваша основная задача будет заключаться в проектировании и разработке масштабируемых ML-сервисов и микросервисов на базе Python с использованием таких фреймворков, как FastAPI и Flask. Вы будете интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения, а также проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации.
- Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени.
- Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики.
- Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию.
- Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки.
Требования
- Опыт работы в области Data Science от 2 лет.
- Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа.
- Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow.
- Навыки построения аналитических моделей на Python.
- Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных.
- Опыт работы с Linux на базовом уровне.
- Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask.
- Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях.
- Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом.
- Знание английского языка на техническом уровне.
Что мы предлагаем
- Конкурентная заработная плата.
- ДМС и другие социальные гарантии.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Работа в дружной команде профессионалов.
Вакансия имеет хорошие условия и требования. Продуктовая компания с интересными задачами, однако зарплата не указана.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с фреймворками FastAPI и Flask для разработки масштабируемых ML-сервисов.
Способность эффективно работать в офисной среде, проявляя инициативу и активное участие в командных обсуждениях и мозговых штурмах.
Опыт интеграции моделей машинного обучения с использованием PyTorch и TensorFlow, а также умение проводить рефакторинг кода для повышения производительности.
Знания в области работы с базами данных SQL и опыт использования Docker и Airflow для автоматизации процессов разработки и развертывания.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Telecom
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев