Требования:
От 3-х лет в роли ML Engineer либо на смежной позиции (например, Data Scientist с выраженным инженерным уклоном). Продвинутый уровень программирования на Python: написание чистого и модульного кода, работа с типизацией и асинхронным программированием. Уверенное владение библиотеками scikit‑learn, pandas, NumPy. Практический опыт работы с одним из фреймворков: PyTorch, TensorFlow или JAX. Опыт написания сложных SQL‑запросов, включая оконные функции. Знакомство с инструментами обработки больших данных: Spark (PySpark) или Dask. Навыки оптимизации запросов. Базовые навыки администрирования Docker и Kubernetes. Работа с системами контроля версий (Git, DVC для управления данными). Настройка CI/CD‑пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins). Мониторинг моделей и инфраструктуры (Prometheus + Grafana, Evidently AI, MLflow). Облачные платформы: опыт работы хотя бы с одной из: AWS (SageMaker, EKS), GCP (Vertex AI), Azure ML, либо опыт развёртывания on‑premise решений (Kubeflow, Airflow). Деплой моделей: практический опыт вывода моделей в production с использованием FastAPI, Flask, Triton Inference Server, TensorFlow Serving или аналогичных инструментов. Опыт работы с feature store: Feast, Tecton, Hopsworks. Навыки распределённого обучения: Horovod, Ray, PyTorch Distributed.
Локация:📍 Удалённо из РФ (UTC +3).
Контакт для отклика:Показать контакты Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
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