ML-инженер
PythonПродукт: Интеллектуальное управление ИТ-услугами (ИУИТУ) - продукт, являющийся комплексом инструментов автоматизации сервисных подразделений с помощью AI. Может быть применен для любой Service Desk системы, включая Т1 Сфера. Сопровождение, охватывает все основные ITIL процессы. За счет применения ML продукт решает проблему долгой регистрации и обработки Заявок, большого количества ошибок и нарушений SLA, повышает эффективность специалистов сервисных служб.
Технологический стек на проекте:
- Back: Python, FastAPI, Docker/Kubernetes, Kafka, S3, Hadoop, Spark, Django (ORM Models), SqlAlchemy
- БД: PostgeSQL, ClickHouse, Victoria Metrics, ScyllaDB
- Front: React, TypeScipt
- ML: Streamlit, Jupyter, Pandas, Numpy, SciKit-learn, TensorFlow, MLFlow.
Чем предстоит заниматься:
- Подготавливать модели к внедрению, оборачивать их в сервис;
- Быть связующим звеном между fullstack разработчиками и Data Scientists.
Что для нас важно:
- Знания в области разработки программного обеспечения (O-notation, Patterns, Clean Code, Code Review);
- Знание PostgreSQL в части SQL. Умение писать и отлаживать SQL-запросы, понимание механизмов работы индексов и транзакций, MPP (Massive Parallel Processing);
- Опыт работы с Airflow или другими системами управления моделями ML;
- Знает, как перевести модель в производство, ключевые понятия — data drift, model retraining strategies;
- Опыт настройки CI/CD. Может разрабатывать решения ML (обучение-тестирование/производство). Умеет интегрировать A/B-тестирование;
- Знание фреймворков MLFlow, Kuberflow, MLRun;
- Контейнеры Docker и системы управления контейнерами Kubernetes;
- Знание Python, Django (ORM Models) либо SqlAlchemy, знание стандартной библиотеки Python;
- Приветствуется знание ITIL, опыт работы с ITSM системами;
- Приветствуется опыт в области NLP: Трансформеры (BERT special tokens), RNN, классические подходы, LLM.
Откликнуться
