МАЙ

AI/ML инженер по оптимизации бизнес-процессов

Не указана
  • Москва
  • От 3 до 6 лет

Мы ищем кандидата, который мыслит процессами и умеет превращать данные и AI/ML‑подходы в измеримое улучшение операционных и производственных показателей. Мы ищем кто понимает жизненный цикл бизнес‑процессов (моделирование, анализ, оптимизация, регламентация), владеет методами процессного управления (BPMN, KPI, SLA, Lean/Six Sigma как плюс) и умеет по данным находить узкие места, потери, точки автоматизации и применения ML‑моделей.

Мы ждём от Вас:

Экспертизу в AI/ML и бизнес-процессах: Системное мышление, понимание полного жизненного цикла процессов, опыт внедрения AI-решений от идеи до продакшена.

Практический опыт внедрения: LLM/GenAI, рекомендательные системы, ML-модели, интеграция с внутренними системами, безопасность AI.

Опыт работы с производственными/IoT данными (прогнозирование, оптимизация, предиктивное обслуживание, контроль качества, аномалии), готовность к работе “в поле”, навыки стейкхолдер-менеджмента.

Python & SQL: Экспертиза в обработке и трансформации данных (сбор, очистка, агрегация, витрины, фичи) для ML-задач (классификация, регрессия, кластеризация, временные ряды).

ML-алгоритмы & концепции: Знание ключевых моделей (линейные, деревья, бустинг, кластеризация, базовые нейросети), понимание переобучения, регуляризации, временных рядов, несбалансированных выборок.

MLOps: Базовое понимание контейнеризации, деплоя, мониторинга, пайплайнов (batch/online), CI/CD, наблюдаемости.

Производственные/IoT данные (плюс): Прогнозирование, оптимизация, предиктивное обслуживание, контроль качества, аномалии.

Образование и опыт: Высшее техническое/IT, практический опыт, доп. курсы по AI/ML, PM.

Ваши задачи и обязанности:

Управление AI-проектами: формирования стратегии, аудит процессов, приоритизация и управление портфелем AI-инициатив, кросс-функциональными командами (Scrum/Kanban).

Hands-on ML Engineer: самостоятельное ведение проектов (от данных до промышленных процессов), прямое взаимодействие с бизнесом и ИТ.

End-to-End ML: полный цикл от гипотез и метрик до внедрения моделей (включая feature engineering, подбор, обучение, кросс-валидацию).

Мы предлагаем:

Карьерный рост: Реальные перспективы профессионального и карьерного развития.

Достойное вознаграждение: Конкурентный уровень заработной платы, соответствующий вашему опыту и квалификации.

Интересные проекты: Работа над инновационными задачами и продуктами в компании-лидере рынка.

Гибкий формат работы: Возможность удаленной работы, гибкое начало дня

Современная рабочая среда: Офис класса А+, м. Академическая

ДМС cо стоматологией после испыт. срока

Командная культура: Работа в команде профессионалов, открытое общение и обмен знаниями.