Team Lead / Principal ML Engineer — опыт в MLOps и текстовых нейросетях@ Авиасейлс
О позиции
Компания Авиасейлс ищет Team Lead / Principal ML Engineer для работы над высоконагруженными сервисами в области машинного обучения. Эта роль предполагает не только технические навыки, но и лидерские качества, так как вы будете вести команду и принимать участие в принятии архитектурных решений. Ваша задача — внедрение и оптимизация моделей машинного обучения в продакшн, а также управление процессами MLOps.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения в продакшн.
- Управление процессами MLOps, включая создание пайплайнов данных и оркестрацию.
- Работа с текстовыми нейросетевыми моделями, такими как BERT и LLM API.
- Обеспечение качества моделей через валидацию и тестирование.
- Менторство и руководство командой, развитие навыков сотрудников.
- Анализ бизнес-метрик и перевод технических показателей в финансовые результаты.
Требования
- Опыт работы в области машинного обучения и Data Science от 5 лет.
- Глубокие знания Python, включая ООП, типизацию и тестирование.
- Знание классических методов машинного обучения, таких как градиентный бустинг.
- Опыт работы с MLOps, включая инструменты как Airflow и Kubeflow.
- Понимание архитектуры высоконагруженных систем и опыт работы с Docker и Kubernetes.
- Опыт менторства или управления командой.
Будет плюсом
- Знание Go или опыт работы с Go-сервисами.
- Опыт работы с ClickHouse, Kafka и PostgreSQL.
- Опыт проектирования систем под миллионы запросов.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата и возможность роста.
- Удалённая работа с гибким графиком.
- ДМС и другие социальные гарантии.
- Бюджет на обучение и развитие.
- Работа в команде профессионалов с возможностью влиять на продукт.
Вакансия предлагает интересные задачи в области машинного обучения и MLOps с возможностью удалённой работы. Однако, отсутствует информация о конкретной зарплате.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками для ML, такими как TensorFlow и PyTorch, для эффективной разработки и оптимизации нейросетевых моделей.
Способность управлять распределенной командой в удаленном формате, проявляя инициативу в организации рабочих процессов и поддержании командного духа.
Опыт внедрения MLOps с использованием Docker и Kubernetes для автоматизации развертывания и управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
Знание архитектуры BERT и опыт работы с Airflow для построения и оптимизации пайплайнов обработки данных и обучения моделей.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Tech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев