SOLAR AI — IT-компания, которая делает разнообразные проекты для крупных клиентов и поддерживает сотрудников в развитии. У нас работают специалисты самых разных профилей, и мы открыты для тех, кто только начинает свой путь.
Мы ищем специалиста / ведущего специалиста в области машинного обучения для участия в масштабных проектах, развития внутренних решений и внедрения передовых ML-подходов.
Задачи:
-
Работать с данными на всех этапах: сбор, очистка, предобработка, генерация признаков.
-
Разрабатывать ML-модели для бизнес-задач (например, прогноз количества клиентов, среднего чека, оттока и т.п.).
-
Анализировать результаты моделей, интерпретировать выводы и помогать адаптировать их под реальные нужды.
-
Настраивать мониторинг качества моделей — от стандартных метрик до бизнес-результатов.
-
Участвовать во внедрении моделей в продакшн — вместе с опытными инженерами и аналитиками.
-
Помогать развивать MLOps-практики (автоматизация, MLflow, CI/CD, и др.) — если интересно, всему научим.
Мы ожидаем, что вы:
-
Уверенно владеете Python и базовыми библиотеками (pandas, numpy, scikit-learn и др.).
-
Имеете опыт работы с табличными (структурированными) данными и понимание принципов feature engineering.
-
Знаете SQL на базовом уровне.
-
Имеете опыт (или интерес) к моделям на основе XGBoost, LightGBM, CatBoost.
-
Знаете базовые принципы машинного обучения, метрик качества, валидации моделей.
-
Имеете опыт участия в проектах с использованием данных — в работе, учебе или pet-проектах.
-
Имеете представление о работе в Linux.
Будет плюсом:
-
Знание DevOps/MLOps-инструментов: Docker, MLflow, Apache Airflow.
-
Навыки визуализации данных (matplotlib, seaborn, Plotly) и подготовки понятных отчетов.
-
Опыт в бизнес-аналитике, продуктовой аналитике или просто интерес к бизнесу.
-
Знание банковских, финансовых или маркетинговых данных.
-
Уверенность в PyTorch, TensorFlow или других фреймворках — если интересуют нейросети.
-
Умение презентовать результаты заказчику (внутреннему или внешнему).
-
Участие в ML-соревнованиях.
Мы предлагаем:
-
Оформление по ТК РФ в аккредитованной IT-компании с 3-летней историей;
-
Гибкий график и гибридный формат: 4 дня удалённо, 1 день в офисе, обсуждаем комфортное начало рабочего дня;
-
Пятница сокращенный день до 16:45;
-
10 оплачиваемых дней больничного + 10 дополнительных "внутренних" дней в год, компенсируем до 100% оклада;
-
Обучение и рост: оплачиваем курсы, сертификации, участие в конференциях и хакатонах;
-
Наставник и понятный план развития с регулярной обратной связью по коду и моделям.
-
Участие в крупных профильных событиях: HighLoad++, Linkmeup, DevOpsConf и др.;
-
Современная техника: MacBook M2+ и доступ к ML-инфраструктуре;
-
Уютный офис у м. Савёловская / Дмитровская (рядом D1, D2, D4), с авто- и велопарковками;
-
Социальный пакет на выбор после испытательного срока: ДМС, компенсация фитнеса, курсы английского, check-up;
-
Инфраструктура для комфорта: спортзал, массажный кабинет и кресла, лаунж-зоны, капсулы, кофейни, библиотека, акустические зоны, живые рыбки;
-
Выбор формата рабочего места: фиксированное или коворкинг;
-
Активности для всех: спорт (бег, йога, футбол, сноуборд и др.), PlayStation, настолки, киберспорт, экскурсии, арт-практики;
-
Корпоративные скидки на технику, рестораны, авиабилеты, салоны красоты и многое другое;
-
Забота о близких: мероприятия с участием семей, педиатр, косметолог, трихолог, медконсультации 24/7;
-
Поддержка и команда: наставничество, культура взаимопомощи, уважение к личному времени;
-
Отсутствие токсичности: без «дедлайнов на вчера» и бесполезных созвонов;
-
Свобода в экспериментах: хочешь попробовать новый стек — пожалуйста;
-
Доступ к внутренним ML-библиотекам и закрытым профессиональным сообществам;