Специалист по Data Science и машинному обучению (ML Engineer / Data Scientist)
Зарплата: от 500000 KZT (на руки)
Sailet — IT-компания, занимающаяся разработкой и внедрением цифровых решений для бизнеса. Мы расширяем пул технических специалистов и ищем Data Scientist / Machine Learning Engineer для подключения к проектным задачам компании.
На текущем этапе рассматриваем преимущественно проектный формат сотрудничества. Объем и продолжительность работы будут зависеть от конкретного проекта.
Чем предстоит заниматься
В зависимости от проекта задачи могут включать:
- анализ, подготовку и обработку структурированных и неструктурированных данных;
- исследование данных и поиск закономерностей;
- разработку, обучение и оптимизацию моделей машинного обучения;
- построение моделей классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования и других ML-задач;
- разработку решений в области NLP, LLM, Computer Vision и рекомендательных систем;
- оценку качества моделей и подбор метрик;
- проведение экспериментов и проверку гипотез;
- интеграцию ML-моделей в существующие продукты и сервисы;
- оптимизацию производительности моделей;
- подготовку моделей к использованию в production;
- взаимодействие с разработчиками, аналитиками и командой проекта.
Что мы ожидаем
- коммерческий или подтвержденный проектный опыт в Data Science / Machine Learning;
- уверенное владение Python;
- опыт работы с pandas, NumPy, scikit-learn;
- знание основных алгоритмов машинного обучения и понимание принципов их работы;
- опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow;
- знание SQL и опыт работы с данными;
- понимание методов подготовки данных, feature engineering и оценки качества моделей;
- понимание статистики, теории вероятностей и основных математических принципов ML;
- опыт работы с Git;
- способность самостоятельно разобраться в бизнес-задаче и предложить технический подход к ее решению.
Будет преимуществом
- опыт работы с LLM и Generative AI;
- опыт разработки решений с использованием RAG, embeddings и vector databases;
- опыт fine-tuning моделей;
- опыт в NLP или Computer Vision;
- опыт построения рекомендательных и прогнозных моделей;
- знание Docker;
- понимание MLOps и жизненного цикла ML-моделей;
- опыт развертывания моделей и создания API для ML-сервисов;
- опыт работы с облачными платформами и GPU-инфраструктурой;
- опыт участия в коммерческих ML/AI-проектах от постановки задачи до запуска решения.
Формат сотрудничества
- удаленная работа;
- проектная занятость;
- возможность подключения как к отдельным задачам, так и к полноценным проектам;
- гибкая загрузка в зависимости от проекта;
- возможность долгосрочного сотрудничества при успешной совместной работе.
Оплата
Обсуждается индивидуально и зависит от квалификации специалиста, сложности задачи, объема работ и формата участия в проекте.
При отклике желательно указать:
- опыт работы с Data Science / ML;
- основные технологии и направления специализации;
- примеры реализованных проектов;
- желаемую часовую ставку или стоимость проектной работы;
- доступность и возможную загрузку.