ML Engineer

Описание

Локация: Москва, Россия; гибридный формат работы, офис рядом с м. Аэропорт.
Компания
VK.
Что делать

Разрабатывать ML-модели на новых данных и выполнять ad hoc-задачи по применению существующих моделей и сервисов.
Изучать и обрабатывать данные из различных источников, развивать feature engineering и работу с эмбеддингами.
Внедрять регулярный расчёт новых признаков и улучшать мониторинг качества данных.
Генерировать и проверять гипотезы для повышения качества текущих моделей и создания новых решений.
Развивать инфраструктуру существующих сервисов и писать продуктивные пайплайн-скрипты для внедрения моделей и признаков.
Создавать и поддерживать новые продукты в области предиктивной, клиентской и гео-аналитики.

Требования

Высшее техническое образование, желательно с IT-профилем.
Релевантный опыт от 2 лет в Data Science, Machine Learning, ML Engineering или смежных направлениях.
Опыт самостоятельной работы над ML-проектами end-to-end: от постановки задачи и анализа данных до внедрения и поддержки решения.
Уверенное владение Python и SQL; практический опыт разработки пайплайнов для эффективной обработки данных на Python и PySpark.
Опыт работы с эмбеддингами, feature engineering и данными из различных источников.
Глубокое понимание классического ML, умение выбирать и применять подходящие алгоритмы, а также сильная математическая подготовка в теории вероятностей и статистике.
Понимание production ML, MLOps, data quality и мониторинга моделей.
Умение быстро разбираться в новых доменах, формулировать проверяемые гипотезы и писать читаемый, поддерживаемый код для промышленной эксплуатации.
Готовность брать ответственность за результат, качество и развитие решения; интерес к классическим задачам ML/DS и нейросетевым методам обработки данных.

Хорошо, если есть

Профильное повышение квалификации, например VK Education, ШАД или аналогичные программы.

Культура и преимущества

Гибридный формат работы в Москве.