Head of ML Engineering

#вакансия #job #работа #python #ml #llm #cicd #sql #bigdata
Вакансия: Head of ML Engineering;
Компания: Газпром-Нефть;
Уровень зп: высокая;
Локация: Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14;
Формат: fulltime, 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45;
Опыт: от 5 лет и более;

Друзья, мы направляем энергию в дело. Мы развиваем цифровую платформу сбытового департамента «Газпром нефти», запускаем IT-проекты и совершенствуем клиентский опыт, чтобы скорые приезжали к людям, промышленные предприятия добывали, а люди успевали по своим делам и путешествовали.
Лидер управления продвинутой аналитики и искусственного интеллекта приглашает в команду Руководителя центра ML инжиниринга. Выбирайте преимущества и бонусы работы в стабильной компании, реализуйте себя в масштабных проектах.

Ключевая задача:

Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие.

Основные обязанности:

Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений.
Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики).
Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика).
Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем.
Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями.
Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных.
Развитие Команды & Экспертизы:Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений.
Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения.

Требования:

Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах
Солидный опыт разработки и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн
Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML)
Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow
Продвинутое знание Python для ML/DS задач, знание классических методов ML, фреймворков и библиотек
Практическое применение LLM и архитектур типа RAG
Понимание и опыт применения методов оптимизации (знание GAMS/CPLEX или аналогичных инструментов - сильное преимущество)
Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями
Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги)

Преимуществом при отборе будет:

Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами.

Условия:

Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14
График работы: 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45.
Гибридный формат работы - офис 5 р/мес
Трудоустройство по ТК РФ
Размер оклада обсуждается с успешным кандидатом
Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата
ДМС со стоматологией и страхование жизни
Бессрочный трудовой договор
Профессиональное развитие в IT-сообществе лидирующей в отрасли компании
Корпоративный спорт, командные турниры и забеги
Комфортный офис в центре города: капсула сна, лекторий, спортзал, кафе и киноклуб
Семейные мероприятия: праздники и спортивные мероприятия на свежем воздухе
Поддержка волонтерских инициатив сотрудников, экологичного поведения и участие в благотворительных проектах

Контакты:

По всем вопросам пишите в Telegram - Показать контакты