Инженер по машинному обучению/Центр компетенций в сфере искусственного интеллекта

Обязанности:

• Анализировать бизнес-задачи и формулировать их как задачи машинного обучения с измеримыми критериями качества
• Подготавливать и исследовать данные: очистка, преобразование, анализ качества, построение признаков и формирование обучающих выборок
• Разрабатывать, обучать и сравнивать модели для задач классификации, регрессии, прогнозирования и анализа временных рядов
• Выбирать метрики, строить baseline-решения, проводить валидацию, эксперименты и интерпретацию результатов
• Доводить модели от прототипа до использования в бизнес-процессе: пакетный расчет, сервис/API либо интеграция с прикладной системой
• Участвовать в построении воспроизводимых ML-пайплайнов, версионировании кода и моделей, контейнеризации и автоматизации запуска
• Контролировать качество моделей после внедрения, анализировать деградацию качества и инициировать переобучение при необходимости
• Документировать решения и взаимодействовать с инженерами данных, разработчиками, аналитиками и владельцами бизнес-процессов

• Высшее образование
• Опыт 2–4 года в ML/Data Science. Python, pandas (возможно), PyTorch/TensorFlow. Опыт построения, обучения и оценки моделей
• Опыт работы с табличными данными, временными рядами, классификацией/прогнозированием. SQL, Git,
• Базовое понимание Docker и API
• Умение доводить модель от эксперимента до использования в бизнес-процессе
• Понимание обучения и валидации моделей, feature engineering, подбора метрик, борьбы с переобучением, интерпретации результатов и сравнения экспериментов
• Уверенный SQL; опыт работы с табличными данными и временными рядами, понимание качества данных и влияния исходных данных на результат модели
• Базовое понимание REST API, Docker, Git и принципов развертывания моделей Способность подготовить модель к использованию в прикладном сервисе или бизнес-процессе
• Умение переводить бизнес-потребность в техническую постановку, выбирать достаточную сложность решения и оценивать практический эффект, ограничения и риски модели

• Работа в крупном агропромышленном холдинге
• Официальное трудоустройство и официальная заработная плата;
• Конкурентоспособный уровень заработной платы, который обсуждается индивидуально;
• Ежегодная индексация заработной платы
• График работы 5/2 (дневные с 08:00 до 17:00)
• Медицинское страхование в соответствии с законодательством РФ
• Возможность обучения, развития, карьерного и профессионального роста.
• Рабочее место, г. Ижевск, ул.Песочная, 11