Инженер по машинному обучению (ML) (удаленная работа)

Вакансия: Инженер по машинному обучению (ML)

Описание вакансии

Группа компаний Фордевинд быстрорастущая финансовая компания, занимающая лидирующие позиции на рынке краткосрочных займов малому и среднему бизнесу. Помимо кредитного бизнеса мы также оказываем инвестиционно-банковские и консультационные услуги для компаний из широкого перечня отраслей.

Центр Разработки Фордевинд специализируется на создании программного обеспечения для автоматизации аналитических, финансовых и аудиторских задач. Мы разрабатываем высокотехнологичные решения, которые помогают бизнесу оптимизировать процессы, снижать риски и принимать обоснованные решения на основе данных.

Для усиления команды мы ищем Инженера по машинному обучению с высоким уровнем личной ответственности и стремлением к росту.

Основные обязанности

• Участие в сборе, обработке и визуализации данных;
• Поддержание, оптимизация и мониторинг существующих ML-пайплайнов;
• Проведение полного цикла разработки новых ML-моделей;
• Написание документации и создание тестов;
• Наставничество младших членов команды.

Требования

• Высшее техническое или экономическое образование одного из ведущих российских ВУЗов (ВШЭ, МГУ, МФТИ, РЭШ);
• Уверенные знания в области математических дисциплин смежных с Data Science;
• Знание классического DS/ML-стека и соответствующих библиотек (numpy, pandas, scipy, matplotlib, seaborn, sklearn, lightgbm, catboost и пр.);
• Понимание основных методов работы с временными рядами, в том числе нейросетевых подходов;
• Не менее 3 лет коммерческого опыта разработки на Python, умение писать чистый читаемый поддерживаемый код;
• Опыт разработки ML-моделей для решения прикладных задач классификации, регрессии и кластеризации;
• Опыт проведения анализа и интерпретации обученных ML-моделей;
• Хорошее знание английского языка на уровне свободного чтения документации, самостоятельность, умение ответственно подходить к решению поставленных задач.

Наше предложение

• Профессиональный рост и гибкое построение карьерного пути;
• Свобода в выборе используемого стека технологий, отсутствие внутренней бюрократии;
• Возможность работы в офисе, удаленно или в гибридном формате;
• Участие в интересных проектах для решения прикладных бизнес задач с первых дней, возможность инициирования и запуска новых процессов;

• Наличие ИТ-акредитации;

• Конкурентная оплата труда, прозрачная бонусная система.