ML-инженер

Мы входим в состав Национальной медиа группы и создаем цифровые решения и платформы для медиа бизнеса.

Мы поставляем продукты на базе больших данных и технологий машинного обучения.

А также оптимизируем процессы для повышения эффективности медиа бизнеса, стремимся к цифровой зрелости.

Ищем ML - инженера.

Тебя ждет:

- Создание датасетов для ML моделей:

1. исследование источников данных (бизнес и системный анализ)
2. формирование датасетов

- Создание ELT/ETL пайплайнов для получения данных

- Полный жизненный цикл ML моделей:

1. обучение и валидация
2. развертывание инференса
3. интеграция с целевыми информационными системами
4. визуализация результатов в BIмониторинг моделей
5. Мониторинг ML инфраструктуры

- Полный жизненный цикл LLM продуктов:

1. развертывание LLM инференса
2. развертывание RAG
3. загрузка данных в RAG
4. fine-tuning LLM

Разработка и оптимизация промптов для LLM

Разработка проектных документов по перечисленным направлениям

Разработка, доработка, адаптация и внедрение ПО перечисленным направлениям

Разработка эксплуатационной и технической документации на созданные решения

• Высшее образование (техническое)
• Опыт работы по специальности от 3-х лет
• Понимание, опыт работы, наличие реализованных коммерческих проектов по следующим позициям:

Программирование:

• Python
• Базовые библиотеки
• Базовые библиотеки визуализации
• Базовые библиотеки машинного обучения
• Scikit-learn
• Catboost
• PyTorch
• XGBoost (будет плюсом)
• FastAPI (опыт разработки сервера с REST API)
• Swagger (будет плюсом)
• Django (будет плюсом)
• Bash
• Java (будет плюсом)

ML:

• Базовые знания теории вероятностей, математической статистики и линейной алгебры
• Классические ML модели
• Опыт создания с нуля классических ML моделей для решения задач классификации, регресии и кластеризации
• Понимание основных проблем возникающих при обучении классических ML моделей и способов борьбы с ними
• Опыт самостоятельной сборки инференса ML модели в Docker контейнер
• Опыт работы со всеми этапами жизненного цикла классических ML моделей
• Большие языковые модели
• Опыт prompt engineering
• Понимание базовых архитектур LLM
• Знание актуальных свободно распространяемых LLM, их сильных и слабых сторон
• Опыт развертывания с нуля инференса LLM
• Опыт создания с нуля RAG
• Понимание концепции Model Context Protocol (будет плюсом)
• Опыт fine-tuning LLM (будет плюсом)

Стек:

ОС + контейнеризация:

• Linux
• Windows
• Docker
• K8s (будет плюсом)

СУБД:

• MSSQL
• PostgreSQL
• Clickhouse
• GreenPlum (будет плюсом)

Средства работы с СУБД:

• dbt

Планировщики

• Airflow
• BI
• Superset (будет плюсом)
• Tableau (будет плюсом)

Брокеры сообщений:

• RabbitMQ
• Kafka (будет плюсом)

Распределенные файловые системы:

• S3
• HDFS (будет плюсом)

Понимание базовых форматов файлов стека Big Data и опыт работы с ними

Spark + pySkark (будет плюсом)

Мы предлагаем:

• Оформление в соответствии с ТК РФ, бессрочный трудовой договор
• Финансовые условия обсуждаются на собеседовании
• График работы 5/2, с 10:00 до 19:00, в пятницу сокращенный рабочий день до 18:00
• Гибридный формат работы, возможна полная удаленка на территории РФ
• Комфортабельный офис с кухнями и зонами отдыха в пешей доступности от ст. м. Тульская
• ДМС после испытательного срока (3 мес.)
• Оплата корпоративного питания
• Работа в команде профессионалов, увлеченных своим делом и интересные задачи;
• Скидки для сотрудников в компаниях - партнерах (фитнес-центры, салоны красоты и т.д.