Обязанности
- Структурирование и планирование работы отдела под управлением Руководителя ML-проектов;
- Руководство командой ML-инженеров и развитие ML-направления;
- Участие в выборе технологического стека и архитектурных решений;
- Работа с потоковыми данными: анализ, моделирование, классификация, кластеризация;
- Организация разметки данных для обучения и верификации;
- Реализация нового функционала: от исследования до продакшена;
- Проверка и генерация гипотез, поиск нестандартных подходов;
Масштаб
- Обработка более 100 млн объектов в сутки в режиме реального времени;
- Работа с мультимодальными данными (текст, изображения, видео, аудио);
- Развертывание моделей в production с высокими требованиями к latency/производительности и ресурсоёмкости;
Технологический стек
- Python ML Stack (pandas, numpy, sklearn, scipy);
- Классический ML (CatBoost, sklearn);
- NLP инструменты (NLTK, SpaCy);
- PyTorch + Transformers (BERT, GPT, T5);
- Собственные LLM решения;
- VLLM / Ollama для оптимизации инференса;
Инфраструктура и DevOps
- Собственные GPU-кластеры для обучения моделей;
- Docker-based deployment;
- ML-ops: MLFlow / ClearML;
- Мониторинг: Grafana;
- FastAPI для создания сервисов;
Чего мы от тебя ждем
- 5+ лет опыта в ML/AI разработке;
- Опыт руководства командой ML-инженеров от 3-5 человек;
- Сильная экспертиза в NLP и CV;
- Опыт коммерческой разработки и внедрения ML-систем;
- Понимание и применение современных MLOps практик;
Будет плюсом
- MLOps;
- GoLang;
- Знание SQL, noSQL баз данных;
- Автоматизация ML-пайплайнов;