13 сентября 2024
Компания USETECH была основана в 2006 году. Мы аккредитованная в РФ IT - компания. За 17 лет мы успешно реализовали и внедрили сотни проектов по разработке ПО на заказ и зарекомендовали себя как надежного IT-партнера.
Среди наших клиентов крупнейшие ритейл-компании, финансовые организации, компании в сфере IT, телеком и блокчейн.
В рамках финтех направления мы разрабатываем инновационные решения для цифровизации финансового сектора: современные финтех продукты, системы работы с большими данными и комплексные решения для фронт и бэк офисов. В продуктовом портфеле создание современных высоконагруженных фронтальных систем, омниканальных продуктов и высоконадежных платформ для поддержки банковского бизнеса.
Мы работаем с крупнейшими организациями банковского сектора, ведущими финансовыми компаниями и активно выстраиваем партнерскую работу на Ближнем Востоке, в Африке и Юго Восточной Азии. Охват пользователей продуктов составляет более 15 миллионов человек.
Мы ищем ML / MLOps инженера в команду, которая занимается продуктивизацией моделей машинного обучения и последующим внедрением моделей в продуктивный контур Банка.
Стек на проекте: Python, Kafka, Docker, k8s, Spark, Airflow, Hive.
Вам предстоит:
Проектирование и реализация решений для промышленного применения ML алгоритмов;
Адаптация моделей под инфраструктуру;
Оптимизацией моделей для улучшения производительности (inference);
Развитие инструментариев ML-платформы;
Участие в развертывании ПО на тестовых и продуктивных средах.
Какие знания и навыки для нас важны:
Высшее образование обязательно;
Знание Python на уровне Middle или Senior;
Опыт работы хотя бы с одним из фреймворков: TensorFlow, PyTorch, LightFM;
Понимание принципов DevOps и инструментов СI/CD: GitLab/Jenkins/BitBucket/TeamCity;
Опыт работы с k8s/OpenShift/Docker.
Будет плюсом:
Опыт работы с BigData стеком: Hive, Spark, Airflow;
Понимание алгоритмов и технологий ML (Boosting, NN, Embedding, Transformers);
Знание и опыт работы с языковыми моделями, такими как GPT, Mistral и другие;
Опыт работы с корпоративными хранилищами данных и понимание принципов их построения.
Мы предлагаем: