Data Scientist / ML Engineer (Middle) (удаленная работа)
(вакансия не опубликована)

Вакансия: Data Scientist / ML Engineer (Middle)

Описание вакансии

Мы создаём ML-решения для добывающей промышленности.
Наша команда разрабатывает модели, которые помогают прогнозировать поломки техники, анализировать производительность и автоматизировать принятие решений на основе данных.
Мы работаем с телеметрией и производственными метриками в реальном времени и внедряем модели в продакшн без песочниц и теоретических экспериментов.

Что предстоит делать

Ты будешь заниматься end-to-end разработкой моделей от данных до внедрения. Конкретные направления работы:

Обработка и анализ телеметрии и производственных метрик.
Разработка моделей прогнозирования (временные ряды, регрессия, классификация).
Построение пайплайнов обучения и переобучения (ML pipelines, retraining).
Мониторинг качества моделей и автоматизация обновлений.
Разработка прототипов новых решений (например, модели для анализа ответов диспетчеров или оценки производительности операторов).
Подготовка аналитических отчётов и визуализаций, понятных бизнесу.

Примеры задач ближайшего бэклога

Прогнозирование поломок основных частей карьерной техники по телеметрии.
Определение неэффективных режимов работы оборудования (binary classification).
Прогнозирование производительности смены и участка на горизонте 1 2 недели.
Создание пайплайна автоматического переобучения моделей с мониторингом дрейфа данных.
Разработка прототипа LLM для оценки качества ответов операторов.

Что мы ищем

Минимум для старта:
Опыт работы с задачами машинного обучения от 1 года.
Уверенное владение Python и библиотеками: pandas, numpy, scikit-learn.
Опыт с одной из DL-библиотек: PyTorch или TensorFlow.
Понимание принципов продакшн-внедрения моделей (Docker, REST API, Airflow и аналоги).
Навык самостоятельной проработки задач и демонстрации прогресса.

Технологический стек

Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch / TensorFlow, MLflow, Airflow, Docker, Git, Linux, Jupyter.

Что предлагаем

Работа с реальными промышленными данными и задачами, где ML напрямую влияет на бизнес.
Возможность видеть результат своей работы в действии, а не в отчётах.
Команду, где ценится инженерное мышление и инициативность.
Возможность расти в сторону ML Engineering или Applied Research по интересу и задачам.
Современный стек, автономность в выборе подходов и влияние на архитектуру решений.