Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
60
Средняя вакансия
развернуть
Крутой стек и трендовый домен перекрываются очень странным диапазоном зарплаты, который начинается с суммы, совершенно не соответствующей уровню senior.
Join our AI team to build and optimize predictive models. You will focus on classical ML, feature engineering, and taking models from experimentation to production.
Tech Stack & Requirements:
• Core Stack: Python, pandas, polars, pyarrow, numpy, scipy.
• ML Libraries: CatBoost, PyTorch, imbalanced-learn, tabpfn.
• Optimization & Explainability: Optuna (hyperparameter tuning), SHAP (model interpretability).
• MLOps: MLflow (experiment tracking, model registry, versioning).
• Deployment: FastAPI (serving models as APIs).
• Data Handling: Experience with large datasets and feature stores.
Responsibilities:
• Develop and train predictive models (classification, regression, time-series).
• Perform advanced feature engineering and handle imbalanced datasets.
• Tune hyperparameters using Optuna and explain model decisions with SHAP.
• Manage the full ML lifecycle using MLflow (from training to deployment).
• Package and deploy models into production via FastAPI.
• Collaborate with data engineers to optimize data flows for training.
How to Apply:
To apply, please fill out the candidate form: Показать контакты
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации