tgoop.com/datasciencework/268
Last Update:
#вакансия #удаленка #lead #head
Компания: РА Селекти
Должность: Team Lead ML Engineer
Вилка: 300000 - 400000 руб. gross
Город: удаленно или офис в Москве
Контакты: @papabooo
В команду топ-3 крупнейших частных банков РФ, мы ищем Руководителя направления внедрения моделей машинного обучения (Team Lead ML Engineer).
Задачи:
- Выстраивать процесс по выводу моделей машинного обучения;
- Обсуждение конечных endpoints для моделей с DS, DE и IT;
- Разработка высоконагруженных end-to-end web-сервисов на базе ML-моделей из прототипов, предоставленных DS/DL-командами;
- Умение разработать базовые ML-модели и бейзлайны, взятые из туториалов или пейперов, при отсутствии прототипов;
- Построение DAGов;
- Оптимизация существующих web-сервисов и ML-моделей внутри них;
- Автоматизация ETL-процессов сбора данных для ML-сервисов (самостоятельно и совместно с DE);
- Контроль за CI/CD приложений, помощь в реагировании на инциденты.
Пожелания к кандидату:
- Опыт управление командой из 2-3 человек от 1 года
- Опыт внедрения ML моделей в прод;
- Pipeline-friendly - опыт выстраивания многостадийных DAGов - Airflow, MLFlow, DVC;
- Знание Faiss/Annoy/NMSLIB/Milvus;
- Dl-friendly: знание фреймворков для deep learning (PyTorch, TensorFlow);
- Dl-inference-friendly: знание стека для оборачивания DL моделей в inference мод (ONNX, TensorRT);
- Ml-friendly: знание python-стека, Numpy, Scipy, Sklearn, Pandas, XGBoost/CatBoost;
- Опыт с одной или несколькими Hadoop/spark/hive/NoSQL/Key-Value (PostgreSQL, Cassandra, Redis), написание SQL-запросов;
- Опыт работы с Kafka/RabbitMQ;
- Docker-friendly: базовое понимание работы с контейнерами;
- Unix-friendly: bash, sed, awk, find, grep, ssh;
- Git-friendly: знание git, командная работа с репозиторием, понимание различных
BY Data Science Work
Share with your friend now:
tgoop.com/datasciencework/268