Спеціаліст з машинного навчання (Machine Learning Specialist)

Ми шукаємо спеціаліста з машинного навчання для приєднання до нашої команди аналітиків. Посада передбачає розробку та впровадження моделей нейронних мереж для аналізу даних, прогнозування та оптимізації динаміки процесів у складних системах. Наш ідеальний кандидат має сильний технічний бекграунд у роботі з нейронними мережами, а також навички роботи з базами даних, елементами backend-розробки та DevOps-практиками.

Основні обов’язки:

• Розробка та впровадження моделей нейронних мереж, з акцентом на LSTM для прогнозування часових рядів, аналізу послідовних даних та обробки великих обсягів інформації.
• Підготовка датасетів до моделювання.
• Створення та оптимізація ML-пайплайнів, включаючи автоматизацію процесів нормалізації, тренування та розгортання моделей.
• Інтеграція моделей у backend-системи, розробка API для сервісів на основі ML.
• Підтримка DevOps-процесів: контейнеризація (Docker), оркестрація (Kubernetes), CI/CD (GitLab CI).
• Співпраця з крос-функціональними командами для інтерпретації та візуалізації даних.
• Документування процесів та забезпечення відтворюваності моделей.

Необхідні навички та кваліфікація:

• Досвід роботи з нейронними мережами, зокрема LSTM для задач часових рядів, прогнозування та послідовного моделювання.
• Володіння Python, Perl для розробки ML-моделей.
• Досвід роботи з реляційними та нереляційними базами даних.
• Навички backend-розробки: створення API, інтеграція з сервісами.
• Знання DevOps: Docker, Kubernetes, CI/CD, моніторинг (Prometheus).
• Розуміння математики, статистики, теорії ймовірності та алгоритмів ML (регресія, кластеризація, глибоке навчання).
• Володіння англійською мовою на рівні, достатньому для читання та розуміння технічної документації.
• Ступінь бакалавра або вищий у комп'ютерних науках, математиці або суміжній галузі.

Умови:

• служба за контрактом
• грошове забезпечення згідно з нормами чинного законодавства
• соціальні гарантії

Ця посада пропонує колаборативне середовище, де ви внесете вклад у прийняття рішень на основі даних, з можливостями для професійного зростання.