Вакансия: Инженер по машинному обучению в Новосибирск

Необходимые навыки

• > Linux
• > Python
• > Git
• > SQL
• > Docker
• > Машинное обучение
• > Bash
• > ML/DL инструменты

Требования

Высшее образование (возможно студент последнего курса) по технической специальности с хорошей теоретической подготовкой в области математики, и прикладной статистики.

Обязанности

Участие в создании с нуля ML инфраструктуры для промышленных предприятий. Автоматизация ML-пайплайнов, участие в тестировании и выборе новых инструментов.

Описание

Обязанности:

• Участие в создании с нуля ML инфраструктуры для промышленных предприятий;
• Автоматизация ML-пайплайнов, участие в тестировании и выборе новых инструментов;
• Разработка сервисов на базе ML/DL/RL/СV моделей для поддержки принятия решений и улучшения технологических процессов;

На данный момент у нас нет жесткого разделения на инженеров и DS. В зависимости от текущих потребностей MLE будет заниматься как проведением экспериментов по разработке моделей, так и подготовкой инфраструктуры для их внедрения.

Требования:

• Высшее образование (возможно студент последнего курса) по технической специальности с хорошей теоретической подготовкой в области математики, и прикладной статистики.
• Опыт работы от 1-го года;
• Знания SQL и Python;
• Глубокое понимание принципов работы современных алгоритмов машинного обучения;
• Опыт разработки моделей машинного обучения с использованием современных ML/DL инструментов и применения их в производственной среде;
• Знание стандартных подходов CV, опыт работы с OpenСV;
• Опыт работы с Фреймворками для создания API-серверов (FastAPi, Flask);
• Опыт в части применения MLOps инструментов;
• Понимание основ дизайна систем Машиного обучения;
• Практические знания Linux, Git, Bash, Docker;
• Английский на уровне свободного прочтения статей и документацию Будет плюсом;
• Опыт применения ML/DL/CV для решения задач промышленного производства.

• Официальное трудоустройство, соблюдение гарантий, предусмотренных ТК РФ;
• График работы удаленный 40 часов в неделю, возможны выезды 1-2- раза в месяц на производственные площадки;
• Уровень дохода определяется по итогам интервью.