ML Mentor (Data Science)

Вакансия Наставник на курс «ML-инженер»

🟢Удаленно🟢Частичная занятость (от 10 часов в неделю)
🟢~27 000 р.
🟢В компанию Яндекс
#ds_ml

🟦Задачи
– Отвечать на вопросы студентов в чате и помогать с трудностями на протяжении всего обучения.
– Проведение воркшопов — онлайн‑занятий по заданному шаблону, в котором студенты принимают активное участие; модерировать, инициировать диалог, отвечать на вопросы.
– Помогать и направлять студентов ставить цели, рефлексировать, делать выводы и быть самостоятельными.
– Проведение Q&A‑сессий — онлайн‑занятий свободной формы, на которых студенты задают вопросы по инструментам и специфике их использования.

🟦Требования
– Профессиональный бэкграунд: опыт в Data Science или Machine Learning от 2–3 лет. Вы реализовали не один проект полного цикла: от анализа бизнес-задачи и EDA до внедрения и мониторинга моделей в продакшене.
– Хороший Python и SQL: пишете чистый код с применением ООП и инструментов разработки (Git, любая IDE). Свободно владеете стеком Pandas/NumPy, умеете составлять сложные SQL-запросы (CTE, оконные функции).
– Экспертиза в ML: глубоко понимаете классические алгоритмы, ансамбли (XGBoost, LightGBM, CatBoost), продвинутый Feature Engineering и методы отбора признаков. Умеете подбирать гиперпараметры (Optuna), интерпретировать результаты (SHAP) и работать с дисбалансом классов.
– Инженерный стек и MLOps: имеете практический опыт работы с Docker, Airflow, MLflow и DVC. Умеете разворачивать модели на FastAPI, понимаете принципы CI/CD и мониторинга (Prometheus, Grafana).
– Deep Learning и NLP: разрабатывали на PyTorch. Понимаете архитектуру трансформеров и умеете работать с современными LLM. Знаете, как строить RAG-системы (FAISS, LangChain, OpenSearch) и проводить дообучение моделей (SFT, LoRA, DPO).
– Большие данными и мультимодальность: понимаете принципы распределенной обработки и имеете опыт на PySpark. Рабатали с мультимодальными моделями (CLIP, SigLIP, VLM и VQA).

🌐