Вакансия Senior Machine Learning Engineer

Skills

• Python
• PyTorch
• TensorFlow
• NumPy
• Pandas
• scikit-learn
• XGBoost
• AWS SageMaker
• Azure ML
• Vertex AI
• Google Cloud AI Platform
• DataBricks
• MLflow
• Kubeflow
• Argo Workflows
• TFX
• Jenkins
• Buildkite
• PyPi
• Docker
• Apache Airflow
• Kubernetes

Описание вакансии

Ми шукаємо Senior Machine Learning Engineer, який буде займатися операціоналізацією моделей комп'ютерного бачення для виявлення, вилучення і класифікації об'єктів.
Ми працюємо над удосконаленням клієнтського інструменту, який дозволяє виявляти продукти на продуктових полицях та надавати додаткові метадані та ознаки.

Чим ви будете займатися у цій ролі

• Перегляд та аналіз існуючих моделей DS, налаштування та їх параметризація за необхідності
• Проєктування, створення, обслуговування, усуннення несправностей та оптимізація повного життєвого циклу машинного навчання, який включає наступне
• Оптимізацію моделі машинного навчання
• Підготовку даних
• Вилучення ознак
• Моніторинг продуктивності моделі
• Співпраця з дослідниками даних та командою інженерів з метою оптимізації продуктивності пайплайнів машинного навчання
• Встановлення і налаштування процесів безперервної інтеграції та розгортання ПЗ
• Безперервне навчання проєктуванню та підтримці моделей машинного навчання
• Надання спроможностей для раннього виявлення різних дрейфів (даних, концепцій, схем тощо)

Навички

• Досвід роботи у якості інженера з машинного навчання або даних за напрямком проєктування, створення та розгортання пайплайнів машинного навчання та обробки даних
• Хороші знання та досвід розробки на Python
• Хороше розуміння екосистеми машинного навчання Python (PyTorch, TensorFlow, NumPy, pandas, sklearn, XGBoost тощо)
• Хороше розуміння концепцій і найкращих практик для ефективного розгортання і підтримки моделей машинного навчання
• Досвід роботи з деякими платформами/технологіями, пов’язаними з практиками для ефективного розгортання і підтримки моделей машинного навчання, такими як AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI / AI Platform, Databricks MLflow, Kubeflow, Airflow, Argo Workflow, TensorFlow Extended (TFX) тощо
• Досвід роботи з базовими інструментами розробки програмного забезпечення, наприклад git, середовищем безперервної інтеграції та розгортання ПЗ (такими як Jenkins або Buildkite), PyPI, Docker, Kubernetes, юніт тестами та об’єктно-орієнтованим проєктуванням в цілому