Data Scientist/ ML Engineer
Python
WhiteSnake — технологическая компания, которая за 4 года выросла в команду из 200+ талантливых специалистов. Наша экспертиза охватывает бэкенд-разработку, Python и Golang, Data Science, Fintech, искусственный интеллект, блокчейн и другие ключевые направления
Мы стремительно развиваемся и в нашу команду требуется Data Scientist/ ML Engineer
Что мы ожидаем от кандидата:
- 3+ года практического опыта участия в ML/ AI проектах в качестве Data Scientist или ML Engineer
- Python: Опыт создания высоконагруженных и масштабируемых приложений. Понимание структур данных, ООП, асинхронного программирования (asyncio)
- ML Фреймворки: Практическое знание: PyTorch, Transformers или TensorFlow. Понимание их внутреннего устройства, включая механизмы работы с памятью и графами вычислений
- Классический ML & Data Analysis: Уверенное владение стеком для исследований и продакшена: Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Statsmodels. Опыт с бустингами (CatBoost, XGBoost, LightGBM)
- Полный жизненный цикл ML (End-to-End): Опыт не только в построении моделей, но и во внедрении их в продакшен, включая мониторинг, поддержку и A/B тестирование. Это ключевое требование!
- Generative AI / LLMs: Практический опыт с RAG (Retrieval-Augmented Generation), включая работу с векторными базами данных (Pinecone, Qdrant, Weaviate, PGvector). Знание фреймворков оркестрации: LangChain или LlamaIndex. Опыт промпт-инжиниринга
- MLOps & Инфраструктура: Опыт контейнеризации (Docker), оркестрации (Kubernetes), создания и поддержки CI/CD пайплайнов. Знание инструментов типа MLflow, Airflow, Kubeflow
- Базы данных: Уверенное владение SQL (PostgreSQL). Опыт работы с NoSQL (MongoDB, Redis) и, что важно — с векторными БД (Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate)
- Английский язык: Уровень B1+ и выше
Будет плюсом:
- Компьютерное зрение (CV): Опыт с OpenCV, YOLO, R-CNN. Обработка изображений и видео (в т.ч. RTSP-потоков), задачи детекции, сегментации, классификации, OCR
- Классический ML в продакшене: Разработка и внедрение рекомендательных систем (Implicit, LightFM), моделей для прогнозирования временных рядов, обнаружения аномалий
- Бэкенд-интеграция: Опыт создания REST API на FastAPI или Flask для обслуживания моделей. Понимание микросервисной архитектуры
- Облачные платформы: Практический опыт с одним из облачных провайдеров: AWS (SageMaker, Bedrock), Azure (AI Foundry, Promptflow), GCP
- Работа с большими данными: Базовое знакомство с Apache Spark (PySpark), Hadoop, Kafka
Условия работы и бонусы:
- Просторный офис А класса в нескольких шагах от метро
- Уютные чил-румы, свежий кофе, кухня с вкусняшками и игровая комната с PS, X-Box и настолками
- Широкий спектр бенефитов, включая ДМС, Allsports, частичную компенсацию расходов на транспорт и питание
- Партнёрская программа лояльности со скидками
- Защищённая от инфляции заработная плата
- Оплачиваемые больничные согласно ТК РБ
- Молодой и дружный коллектив, где ценятся инновации и совместная работа
- Гибкий рабочий график, который поможет сохранить баланс между работой и личной жизнью
- Возможность изучать английский язык с нашим штатным преподавателем
Будем рады видеть тебя в нашей команде!
Откликнуться
EditPublish
Будьте осторожны: если вас просят войти в iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →