📍 Москва (м. Технопарк)Офис или гибрид
Специализация
Data Scientist & Machine Learning
Технологии/инструменты
DockerKubernetes
Чем предстоит заниматься
- Внедрять модели машинного обучения.
- Сопровождать полный цикл сборки модели.
- Обрабатывать и анализировать данные.
- Поддерживать коммуникацию с разработчиками моделей.
- Прорабатывать архитектуру моделей.
- Тестировать и участвовать в разработке пайплайнов внедрения моделей.
Наши пожелания к кандидатам
- Опыт работы с моделями машинного обучения.
- Опыт внедрения моделей машинного обучения как сервисы.
- Опыт бэкенд-разработки, веб-разработки.
- Опыт разработки с LLM, NLP-моделями.
- Опыт с Docker, Kubernetes.
- Больше разработчик, чем DS.
- Опыт работы в стеке от 3 лет.
Ключевой стек: Python, Airflow/Argo Workflow, MLflow, Hadoop, PySpark, Kafka, Seldon/KServe, Kubernetes, Jenkins.
Что мы предлагаем
- Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны.
- Сильное DS Community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
- Конкурентную заработную плату, соцпакет.
- Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
- Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
- Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
- Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
- Квартальный бонус по результатам работы.
- ДМС, страхование жизни.
- Корпоративное обучение.
Анастасия Пономарева Recruiter