ML Engineer (Middle)

Описание

Наша команда отвечает за ключевые ML-продукты компании. Вы будете участвовать в полном цикле создания интеллектуальных сервисов - от исследовательской гипотезы до работающего в продакшене решения, которым ежедневно пользуются наши внутренние клиенты.

Мы предлагаем:

• Работу в крупнейшей транспортно-логистической компании в России
• Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию Сервисный центр ФЕСКО
• Возможность удаленной работы
• Официальное оформление, социальный пакет
• Премирование по результатам работы
• ДМС, включая стоматологию
• Активную корпоративную жизнь, скидки услуги от партнеров
• Корпоративное обучение
• График работы 5/2 (с 8:00 до 17:00, с 9:00 до 18:00, с 10:00 до 19:00, в пятницу рабочий день сокращен на 1:15)

Основные задачи:

• Получение данных из DWH и выделение признаков для применения алгоритмов машинного обучения (Feature Engineering)
• Создание, обучение и валидация ML-моделей
• Разработка и поддержка веб-сервисов на Python с использованием FastAPI для интеграции моделей в бизнес-процессы

Примеры реальных задач:

• Прогнозирование количества порожних контейнеров на локации
• Прогнозирование продаж в логистике
• Участие в других инициативах по оптимизации управления контейнерным парком

Наша команда - ваша поддержка:

• Tech Lead поможет разобраться с архитектурой сложных задач и проведет качественное код-ревью
• Project Manager выстраивает процессы по Agile, берет на себя организацию и защищает команду от лишних совещаний
• ML-инженеры (2 человека) ваши коллеги, которые всегда поддержат и поделятся опытом
• DevOps-инженер поможет контейнеризировать ваши решения и настроить надежные CI/CD-пайплайны
• Специалисты смежных команд (Data Engineering и др.) окажут помощь в решении инженерных задач и ответят на вопросы по данным из DWH

Мы ожидаем, что вы:

• Имеете опыт профессиональной разработки и внедрения машинного обучения в production не менее 2 лет
• Уверенно владеете Python и SQL
• Хорошо знаете ML-фреймворки и библиотеки: Scikit-learn, PyTorch, Pandas
• Понимаете и применяете на практике основы статистического анализа
• Имеете опыт работы с Git и Docker
• Имеете высшее техническое образование