Data Scientist/ML Engineer

Описание вакансии

компания "уайтснейк"

whitesnake — технологическая компания, которая за 4 года выросла в команду из 200+ талантливых специалистов. наша экспертиза охватывает бэкенд-разработку, python и golang, data science, fintech, искусственный интеллект, блокчейн и другие ключевые направления

мы стремительно развиваемся и в нашу команду требуется data scientist/ ml engineer

что мы ожидаем от кандидата:

• 3+ года практического опыта участия в ml/ ai проектах в качестве data scientist или ml engineer

• python: опыт создания высоконагруженных и масштабируемых приложений. понимание структур данных, ооп, асинхронного программирования (asyncio)

• ml фреймворки: практическое знание: pytorch, transformers или tensorflow. понимание их внутреннего устройства, включая механизмы работы с памятью и графами вычислений

• классический ml & data analysis: уверенное владение стеком для исследований и продакшена: pandas, numpy, scikit-learn, scipy, statsmodels. опыт с бустингами (catboost, xgboost, lightgbm)

• полный жизненный цикл ml (end-to-end): опыт не только в построении моделей, но и во внедрении их в продакшен, включая мониторинг, поддержку и a/b тестирование. это ключевое требование!

• generative ai / llms: практический опыт с rag (retrieval-augmented generation), включая работу с векторными базами данных (pinecone, qdrant, weaviate, pgvector). опыт работы с агентами, построение агентных систем. знание фреймворков оркестрации: langchain или llamaindex. опыт промпт-инжиниринга

• mlops & инфраструктура: опыт контейнеризации (docker), оркестрации (kubernetes), создания и поддержки ci/cd пайплайнов. знание инструментов типа mlflow, airflow, kubeflow

• базы данных: уверенное владение sql (postgresql). опыт работы с nosql (mongodb, redis) и, что важно — с векторными бд (pinecone, milvus, qdrant, weaviate)

• английский язык: уровень b2 и выше

будет плюсом:

• компьютерное зрение (cv): опыт с opencv, yolo, r-cnn. обработка изображений и видео (в т.ч. rtsp-потоков), задачи детекции, сегментации, классификации, ocr

• классический ml в продакшене: разработка и внедрение рекомендательных систем (implicit, lightfm), моделей для прогнозирования временных рядов, обнаружения аномалий

• бэкенд-интеграция: опыт создания rest api на fastapi или flask для обслуживания моделей. понимание микросервисной архитектуры

• облачные платформы: практический опыт с одним из облачных провайдеров: aws (sagemaker, bedrock), azure (ai foundry, promptflow), gcp

• работа с большими данными: базовое знакомство с apache spark (pyspark), hadoop, kafka

условия работы и бонусы:

• просторный офис а класса в нескольких шагах от метро

• партнёрская программа лояльности со скидками

• корпоративная библиотека

• защищённая от инфляции заработная плата

• официальное оформление

• оплачиваемые больничные согласно тк рб

• молодой и дружный коллектив, где ценятся инновации и совместная работа

• гибкий рабочий график, который поможет сохранить баланс между работой и личной жизнью

*вакансия, планируемая к созданию и/или замещению (перспективная).

Метки