← К каталогу
AS

Aston

ML Engineer

ГибридУровень не указанСанкт-Петербург, Россия1 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение27 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.

Предлагаем присоединиться в роли ML Engineer и работать над проектом заказчика.

Заказчик – это российское подразделение американской семейной компании одного из крупнейших производителей продуктов питания и кормов для животных. Компания работает на рынке России и стран СНГ с 1991 года.

Чем предстоит заниматься?

  • реализовывать переменные, ограничения и целевые функции по согласованной математической спецификации;
  • развивать ядро plan-optimizer, слои модели, solver adapters и отображение решения;
  • поддерживать интеграции с OR-Tools, PySCIPOpt и утверждёнными промышленными решателями;
  • развивать data access: БД, S3, bundle-форматы, валидацию и сериализацию данных;
  • оптимизировать скорость построения модели, потребление памяти и обработку крупномасштабных сценариев;
  • поддерживать Airflow/Kubernetes-запуски, конфигурации и диагностику статусов решателя;
  • покрывать модель unit-, functional-, integration- и regression-тестами;
  • совместно с OR Engineer доказывать соответствие кода математической спецификации.

Чего мы ждем от специалиста?

  • опыт работы в роли ML Engineer от 3-х лет;
  • опыт работы в продуктовых командах или над сложными корпоративными системами;
  • наличие высшего технического образования в области математики, информационных технологий, физики или прикладных наук либо релевантный практический опыт;
  • навыки работы с временными рядами и прогнозированием спроса;
  • навыки работы с математической статистикой, классическим ML, градиентным бустингом;
  • опыт проведения backtesting, применения time-series cross-validation, контроля утечек;
  • опыт работы с метриками прогноза и анализа качества по сегментам;
  • опыт работы с инструментами для анализа данных: Pandas, NumPy, Scikit-learn…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU