Tech lead ML

Направляем энергию в дело. Мы развиваем цифровую платформу сбытового департамента «Газпром нефти», запускаем IT-проекты и совершенствуем клиентский опыт, чтобы скорые приезжали к людям, промышленные предприятия добывали, а люди успевали по своим делам и путешествовали.

Управление продвинутой аналитики и искусственного интеллекта приглашает в свою команду Руководителя направления разработки и внедрения. Выбирайте преимущества и бонусы работы в стабильной компании, реализуйте себя в масштабных проектах.

РОЛЬ И ЗАДАЧИ В КОМАНДЕ:

• Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений.

• Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики).

• Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика).

• Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем.

• Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных.

• Развитие Команды и Экспертизы: Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений.

НЕОБХОДИМЫЕ ОПЫТ И НАВЫКИ:

• Солидный опыт разработки и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения (full cycle ownership).

• Доказанный успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн.

• Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML).

• Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами.

• Продвинутое знание Python для ML/DS задач.

• Опыт работы с классическими методами ML, фреймворками и библиотеками.

• …