Ведущий специалист по машинному обучению и методам обработки информации с применением искусственного интеллекта

Your tasks

Разработка алгоритмов в области машинного обучения и методах обработки информации по направлениям фрод-мониторинга и гарантирования доходности Разработка ПО Поддержка текущих версий ПО Участие (и руководство) в тестировании и сопровождении ПО

Requirements

Высшее образование (бакалавр + магистр) в области Прикладной математики-информатики, математики, или смежных дисциплин Сертификаты в области ML/AI Amazon, Google, Nvidia (как минимум один обязателен) Английский язык (уровень B2+ для анализа международных публикаций по профессиональной теме, подтвержденный сертификатом) Опыт работы (подтвержденный документально): 5+ лет коммерческой разработки в ML/Data Science Портфолио проектов GitHub Публикации в области ML/AI в научных рецензируемых ВАК журналах Участие в ML соревнованиях. Приоритетнее Kaggle - минимум 1-2 соревнования топ 10 в private лидерборде

Обязанности:

• Разработка алгоритмов в области машинного обучения и методах обработки информации по направлениям фрод-мониторинга и гарантирования доходности
• Разработка ПО
• Поддержка текущих версий ПО
• Участие (и руководство) в тестировании и сопровождении ПО

Требования:

1. Обязательные технические навыки:

1.1. Языки программирования:

• Профессиональное владение Python
• Базовое знание SQL
• Знание C++

1.2. ML-фреймворки и библиотеки:

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• scikit-learn
• XGBoost
• Catboost

1.3. Обработка данных:

• Pandas
• NumPy
• Spark

1.4. ML-алгоритмы:

• Глубокое обучение
• NLP
• Компьютерное зрение
• Рекомендательные системы
• Классические методы (регрессия, кластеризация и т.д.)
• LLM

1.5. Инфраструктура:

• Знание Docker, Kubernetes, Airflow, Kafka
• Понимание MLOps-практик (мониторинг, версионирование моделей).

1.6. Работа с данными:

• Умение работать с большими данными
• Опыт в предобработке, очистке и feature engineering
• Знание баз данных: реляционные (PostgreSQL, MySQL) и NoSQL (MongoDB, Cassandra)

1.7. Разработка и развертывание ПО:

• Опыт создания, обучения и развертывания LLM в production
• Знание CI/CD-инструментов (Jenkins, GitLab CI)
• Умение оптимизировать модели для скорости и масштабируемости

1.8. Математическая база:

• Понимание линейной алгебры, статистики, методов оптимизации

Желательные навыки:

• Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN)
• Опыт с AutoML-инструментами (MLflow, Kubeflow)
• Domain knowledge в специфичных для компании областях (системы связи)
• Участие в open-source проектах.

Высшее образование — специалитет, магистратура; Опыт: 5 лет

Other

Условия Допустимые