ML-инженер ИУИТУ

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

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.

Чем предстоит заниматься:

• Подготавливать модели к внедрению, оборачивать их в сервис;
• Быть связующим звеном между fullstack разработчиками и Data Scientists.