Middle Machine Learning Engineer (Python)

Локация: Минск, Беларусь; формат работы по выбору — удалённо, из офиса или гибридно.

Компания

Айфортекс — резидент Парка высоких технологий и компания полного цикла, предоставляющая услуги разработки программного обеспечения и консалтинга клиентам по всему миру в доменах Fintech, Healthcare, Education и Industry Tech.

Что делать

• Разрабатывать модели машинного обучения на Python и решения на базе GenAI и обработки естественного языка.
• Создавать и поддерживать ETL-конвейеры и рабочие процессы обработки данных.
• Работать с облачной инфраструктурой AWS для масштабирования и вывода ML-решений в продуктивную среду.
• Мониторить и улучшать производительность моделей, применяя практики MLOps.
• Участвовать в ежедневных встречах и вносить вклад в успешное выполнение проекта.

Требования

• Не менее 2 лет коммерческого опыта в ML, DL, DA или GenAI.
• Уверенное владение Python и практический опыт работы с Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, NumPy, Pandas, FastAPI и Flask; умение писать чистый код.
• Глубокое понимание линейных моделей, деревьев решений и ансамблевых методов, включая XGBoost и LightGBM.
• Практический опыт работы с глубокими нейронными сетями — свёрточными, рекуррентными и трансформерами, особенно в проектах GenAI и Large Language Models.
• Опыт оптимизации моделей: Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization и эволюционные алгоритмы.
• Понимание метрик качества для задач классификации, регрессии и ранжирования.
• Опыт работы с AWS: S3, Lambda, SageMaker, EC2, RDS и DynamoDB.
• Опыт работы с реляционными базами данных MS SQL и PostgreSQL, а также NoSQL-базами MongoDB и DynamoDB.
• Практические навыки построения ETL-конвейеров с Apache Airflow, DBT, Spark, Kafka и аналогичными инструментами.
• Английский язык на уровне не ниже Intermediate.

Хорошо, если есть

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной специальности.
• Практические навыки в ML-инфраструктуре: MLOps, CI/CD, мониторинг моделей и MLflow.
• Опыт разработки высоконагруженных API для машинного обучения.
• Опыт внедрения RAG и GraphRAG.
• Опыт построения мультиагентных систем.
• Опыт применения GenAI для генерации видео и изображений.

Культура и преимущества

• Официальное трудоустройство в штат.
• Удалённый, офисный или гибридный формат работы и гибкий график с учётом проектных встреч.
• Частичная компенсация медицинских расходов и занятий спортом, а также оплачиваемые sick days.
• Просторный офис в бизнес-центре класса A рядом с метро.
• Бесплатные занятия английским языком со штатным преподавателем.
• Профессиональный рост, участие в масштабных технологических проектах, подарки, партнёрские скидки и корпоративные мероприятия дважды в год.