Старший ML-инженер

проектировать и внедрять архитектуру ML‑систем, интегрируя SOTA‑решения (State‑Of‑The‑Art) в существующую инфраструктуру;

разрабатывать, тестировать и оптимизировать ML‑модели — в т. ч. для эффективного развёртывания и работы на сервере;

управлять полным циклом обработки данных: от сбора и предобработки до хранения и доставки в модели;

совершенствовать и масштабировать ML‑конвейеры (data pipelines, training pipelines, inference pipelines), повышать их надёжность и скорость;

анализировать производительность текущих решений, выявлять узкие места и предлагать архитектурные улучшения;

следить за новейшими исследованиями и трендами в области ML, оценивать применимость новых методов и фреймворков для наших задач;

участвовать в проектировании и развитии MLOps‑практик: CI/CD для ML, мониторинг моделей, версионирование данных и моделей;

консультировать команду разработчиков, делиться экспертизой по ML‑архитектуре и лучшим практикам.

опыт работы ML‑разработчиком от 5 лет, включая роли с архитектурной ответственностью;

практический опыт работы с медиаданными (изображения, аудио, текст);

уверенное владение Python как основным языком разработки;

глубокие знания и опыт работы с PyTorch, Torchvision, Torchaudio, SpaCy;

умение структурировать код: декомпозировать сложные задачи в переиспользуемые, тестируемые библиотеки и компоненты;

навыки работы с Linux, Bash, Git и Docker (сборки, контейнеры, оркестрация);

способность анализировать бизнес‑процессы, выявлять ключевые требования и транслировать их в технические спецификации для ML‑систем;

опыт самостоятельного ведения исследовательских задач: от постановки гипотез до валидации результатов;

прочная теоретическая база: математика, статистика, алгоритмы и структуры данных, основы оптимизации.