13 июня 2025
Разработка и оптимизация алгоритмов машинного обучения для решения бизнес-задач
Создание и обучение моделей классификации, регрессии и кластеризации
Проведение feature engineering и анализ данных
Перенос моделей на прод
Оптимизация производительности моделей
Документирование решений и результатов экспериментов
Участие в code review и техническая экспертиза проектов
Сотрудничество с инженерами данных и разработчиками
Тестирование и отладка моделей, обеспечение их стабильной работы на серверном оборудовании.
Опыт разработки и доработки ML-моделей для решения бизнес-задач компании.
Опыт оптимизации моделей для их эффективного использования в production.
Продвинутый уровень владения Python.
Опыт работы с основными ML-библиотеками: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost.
Знание баз данных: SQL, NoSQL.
Опыт работы с системами контроля версий (Git), контейнеризацией (Docker) и инструментами CI/CD.
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и принципов их применения.
Умение работать с метриками оценки ML-моделей.
Знание основ статистики и линейной алгебры.
Опыт работы с временными рядами.
Понимание REST API и HTTP протоколов.
Опыт работы с большими наборами данных.
Навыки построения и валидации ML-пайплайнов.
Опыт гиперпараметрической оптимизации.
Опыт работы с GPU и распределенными вычислениями (желательно).
Навыки профилирования и оптимизации моделей.
Опыт развертывания моделей в production.
Способность эффективно работать в команде и взаимодействовать с другими специалистами (дата-инженеры, аналитики, интеграторы).
Аналитический склад ума и способность решать сложные задачи.
Ориентированность на результат и высокое качество работы.
Способность быстро обучаться новым технологиям и инструментам.