Machine Learning Engineer

Привіт! Ми — команда talanovyti. Зараз допомагаємо нашому партнеру знайти Machine Learning Engineer у напрям Drone Detection.

Наш партнер — український MilTech-стартап, який розробляє акустичні системи для оборони та безпеки. Продукти компанії працюють на перетині Machine Learning, акустичної розвідки та edge computing: команда створює рішення для визначення позицій артилерії за звуком та розвиває окремий напрям детекції дронів.

ML-команда невелика: напрями Drone Detection та Artillery розвиваються окремо, поруч працюють Software та Embedded Engineers, а CTO активно залучений у технічну розробку. Тому тут шукають не просто виконавця задач, а самостійного інженера, який готовий досліджувати, експериментувати, пропонувати рішення та поступово брати більше відповідальності за свою частину ML-напряму.

Чому це цікаво:

1. Досвід у MilTech - не обов’язковий. Команда відкрита до спеціалістів з IT, які хочуть зануритися в defense-домен. Також, релевантним буде досвід у Computer Vision або аналізі часових рядів.
2. Нетипові ML-задачі. Тут робота зі звуком, detection та classification, оптимізацією моделей і поступовим переходом до deployment на edge devices.
3. Помітний вплив на продукт. ML-команда невелика, тому можна напряму взаємодіяти з ML Lead і CTO, впливати на технічні рішення та поступово брати відповідальність за окрему частину ML-напряму.
4. Можливість розширити свою експертизу. Напрям Drone Detection розвивається близько року, тож разом із продуктом можна брати складніші задачі та збільшувати свою зону відповідальності.

Що ти робитимеш:

1. Проєктуватимеш, розроблятимеш, тестуватимеш та оптимізуватимеш ML/DL-моделі для задач detection і classification.
2. Працюватимеш із даними: collection, cleaning, preprocessing та evaluation.
3. Розроблятимеш модульний і тестований Python-код для preprocessing, model inference та автоматизації.
4. Створюватимеш і підтримуватимеш data pipelines для training та evaluation моделей.
5. Проводитимеш експерименти з моделями та оцінюватимеш їхні результати.
6. Працюватимеш над оптимізацією моделей для hardware з обмеженими ресурсами, зокрема над quantization та compression.
7. Братимеш участь у повному циклі роботи з ML-рішеннями — від design до deployment на edge devices.
8. Взаємодіятимеш із ML, Software та Embedded Engineers.

Що ми шукаємо в тобі:

1. 2+ роки комерційного досвіду в Machine Learning/Deep Learning.
2. Сильний Python та досвід його використання у реальних ML/DL-проєктах.
3. Практичний досвід проєктування, training та integration ML-систем.
4. Досвід із PyTorch, TensorFlow, PyTorch Lightning, scikit-learn, NumPy, Pandas.
5. Практичний досвід роботи з моделями для detection / classification.
6. Досвід роботи з data collection, cleaning та preprocessing.
7. Досвід розробки data pipelines.
8. Уміння писати модульний, структурований і тестований код.
9. Англійська B2 або близький рівень — важливо вміти говорити англійською в робочому контексті.

Буде плюсом

1. Досвід у Computer Vision.
2. Досвід роботи з аналізом часових рядів.
3. Досвід з аудіо або акустичними даними.
4. Знання DSP — Digital Signal Processing.
5. C/C++.
6. Основи embedded-розробки.
7. Unsupervised learning.
8. Оптимізація та deployment ML-моделей на edge devices.
9. Model quantization та compression.

Ця позиція добре підійде людині, яка:

• не чекає постійних інструкцій;
• шукає інформацію та використовує доступні інструменти для вирішення проблем;
• бере відповідальність за кінцевий результат.

Ownership тут справді важливий, якщо отримуєш задачу, очікується, що ти зможеш самостійно пройти шлях від розуміння проблеми до готового результату.

Умови та бенефіти:

1. Full-time, remote — працювати можна з будь-якої точки, також є офіс у Києві.
2. Гнучкий графік — командні зустрічі проходять переважно з 11:00 до 16:00, решту часу плануєш самостійно.
3. Офіційне працевлаштування або B2B-контракт.
4. 100% бронювання при офіційному працевлаштуванні.
5. Необмежена оплачувана відпустка та лікарняні.
6. Заняття з англійської 2 рази на тиждень за рахунок компанії.
7. $500 на рік на навчання + оплата професійних конференцій.
8. Компенсація психолога — до $100 на місяць.
9. Компанія надає всю необхідну техніку для роботи.

Як проходитиме відбір

1. Intro call з HR
2. Технічна співбесіда з ML Lead
3. Тестове завдання
4. Фінальна співбесіда з ML Lead та CTO 
5. Безпекова перевірка (базовий етап для MilTech)
6. Офер та перевірка рекомендацій.

Якщо тобі цікаві ML-задачі, де потрібно не просто застосовувати готові рішення, а самостійно розбиратися в проблемі, експериментувати та бачити результат своєї роботи — залишайте свій відгук!)