Описание

Подготовка витрин данных. Внедрение инструментов машинного обучения. Консолидация данных. Проектирование, разработка и совершенствование моделей машинного обучения для различных сценариев, включая...

• Заработная плата: не указана
• Опыт работы: От 3 до 6 лет

Команда RuBackup разрабатывает клиент-серверную систему резервного копирования с 2018 года. С 2020 мы входим в Группу Астра. Мы можем выполнять резервное копирование всего, что может встретиться в linux мире и планируем портировать наш продукт на иные платформы. Наши пользователи — сотрудники крупных корпораций страны, которые используют виртуализацию и переходят на российское ПО.

Ты наш человек, если:

• Видишь закономерности там, где другие видят просто цифры.
• Любишь разбирать системы на винтики, чтобы понять, как они работают и как их улучшить. Исследовать новые системы — разбираться, как они генерируют данные, и находить точки роста.
• Не просто применяешь ML-алгоритмы, а осознанно выбираешь какой подойдет под задачу. Строишь ML-модели не ради ML, а чтобы они реально решали задачи бизнеса.
• Отлично знаешь SQL и имеешь опыт построения витрин данных.
• Пишешь на Python так, чтобы код был не только рабочим, но и понятным для коллег.
• Можешь оптимизировать процессы, предсказывать поломки, автоматизировать рутину.
• Умеешь работать с большими данными, но без фанатизма — нам важнее скорость и качество проведенного анализа.

Задачи:

• Подготовка витрин данных.
• Внедрение инструментов машинного обучения.
• Консолидация данных.
• Проектирование, разработка и совершенствование моделей машинного обучения для различных сценариев, включая: классификацию резервных данных, диалоговый ИИ (conversational AI).
• Внедрение масштабируемых и воспроизводимых ML-пайплайнов.
• Интеграция моделей в продакшен-сервисы с обеспечением надежного мониторинга, логирования и автоматизированных практик CI/CD (MLOps) для непрерывного улучшения и быстрых итераций.
• Совместная работа с инженерами данных по определению архитектур данных и управляемых сервисов, способствующих эффективному обучению и инференсу моделей.
• Постоянная оптимизация ML-моделей через:

1. отбор и инженерию признаков,

2. снижение размерности,

3. бенчмаркинг для повышения точности, скорости и масштабируемости.

• Внедрение проверок качества моделей, обнаружения смещений (bias detection) и фреймворков объяснимости моделей (model explainability).
• Тесное взаимодействие с продакт-менеджерами, UX-дизайнерами и внутренними стейкхолдерами для понимания бизнес-требований и их перевода в технические ML-решения.

Что мы ожидаем от вас:

• Степень бакалавра или магистра в Computer Science, Data Engineering, Data Science, Machine Learning или смежной области.
• Опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен с использованием Python и популярных ML-фреймворков (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Понимание принципов MLOps, знакомство с best practices управления данными, CI/CD-пайплайнов.
• Опыт работы с anomaly detection, анализом временных рядов и/или NLP.
• Сильные статистические знания, включая:

1. проверку гипотез,

2. регрессионный анализ,

3. метрики оценки моделей.

• Способность декомпозировать сложные задачи на четко определенные компоненты, выявлять и прорабатывать неопределенности.
• Самостоятельность, внимательность к деталям и готовность работать в динамичной команде.
• Исследовательский mindset.

Будет плюсом:

• Опыт работы с BI-системами.

Условия:

• Работа в аккредитованной ИТ-компании.
• Уверенность в будущем. Работаем по ТК РФ: у нас стабильный и прозрачный "белый" доход.
• Забота о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией.
• Удаленка или гибрид на твой выбор.

Контакты