Aston
ML Engineer
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.
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.