ML-инженер (Python/ML/NLP/LLM) в ТП Инжиниринг Москва

ML-инженер в ИТ-компанию экосистемы промышленного холдинга. Разработка и эксплуатация ML-моделей для системы управления промышленными работами.

Задачи:

• Уверенное владение Python для задач машинного обучения.
• Глубокое понимание основ машинного обучения, статистики и методов анализа данных.
• Опыт работы с библиотеками NumPy, Pandas, scikit-learn.
• Практический опыт работы с deep learning-фреймворками (PyTorch или TensorFlow).
• Опыт построения, обучения и валидации ML-моделей.
• Понимание принципов подготовки и очистки данных (data preprocessing).
• Опыт разработки и эксплуатации ML-сервисов (model inference).
• Понимание принципов MLOps (версионирование моделей, воспроизводимость, мониторинг).
• Опыт контейнеризации решений с использованием Docker.
• Навыки документирования моделей и экспериментов.

Требования:

• Опыт работы ML-Engineer / Data Scientist от 2 лет в коммерческих проектах.
• Опыт участия в проектах полного цикла: от исследования данных и выбора модели до промышленной эксплуатации.
• Опыт взаимодействия с backend-разработчиками и аналитиками.
• Опыт сопровождения и улучшения уже внедренных моделей.
• Желателен опыт работы в enterprise- или продуктовых проектах.

Условия:

• Работа в международном холдинге с прекрасной историей и возможностью персонального карьерного роста.
• Высокий доход, официальное оформление, полностью "белая" заработная плата (итоговая сумма обсуждается по результатам собеседования с успешным кандидатом).
• Бонусы за реализацию Бэглога команды либо по групповым KПЭ, подарки детям, прочие дополнительные бонусы для сотрудников ИТ-компании.
• Полис ДМС-Премиум после испытательного срока (три месяца).
• Удаленный или гибридный формат работы (возможно потребуется присутствие на презентациях, релизах в центральном офисе: Москва, Даев переулок или Московская область, г. Истра).
• Удобный график сотрудничества с 9:00 до 18:00, час перерыва.
• Оперативное и эффективное взаимодействие через Битрикс-24, Teams, Share Point для разработчика Jira, Confluence.
• Увлекательные задачи и перспективы для профессионального развития (поездки на Конференции ИТ, обучение по ИТ направлению).
• Возможность освоения и применения передовых инструментов и методик в области разработки.

Навыки:

• Python
• NumPy
• Pandas
• scikit-learn
• PyTorch
• TensorFlow
• Docker
• MLOps
• LLM
• OpenAI
• fine-tuning
• prompt engineering
• Computer Vision
• YOLO
• OCR
• NLP
• Airflow
• Prefect
• SQL