ML Tech Lead (Applied AI & Research)

Обязанности:

• анализ бизнес-задач, формулирование гипотез;

• выбор метрик и подходов: от классического ML до сложных LLM-агентов;

• проектирование архитектур моделей и нейросетей;

• написание, обучение и отладка моделей;

• проведение экспериментов, сравнение подходов, фиксация результатов;

• менторство дата-сайентистов, проведение код-ревью;

• выстраивание культуры воспроизводимых экспериментов;

• перевод кода из прототипов в Jupyter-ноутбуках в поддерживаемые production-решения;

• управление ожиданиями, приоритизация задач;

• оценка ROI от внедрения ML-функций и инициатив;

• тесная работа с MLOps/DE-лидером для передачи моделей в продакшн;

• написание спецификаций и требований к обслуживанию моделей, данным и мониторингу;

• участие в проектировании пайплайнов и интеграций.

Требования:

• уверенное знание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и основ математической оптимизации;

• понимание unit-экономики ML;

• умение быстро читать и имплементировать статьи с arXiv, оценивать state-of-the-art подходы;

• умение объяснять сложные математические и ML-концепции;

• продвинутый Python: ООП, асинхронность, написание чистого и поддерживаемого кода;

• продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объёмами данных;

• опыт работы с библиотеками для анализа данных;

• опыт применения градиентного бустинга;

• глубокое понимание метрик, работы с дисбалансом классов и временными рядами;

• глубокое знание PyTorch, Transformers и экосистемы HuggingFace;

• опыт построения RAG-пайплайнов и создания AI-агентов;

• опыт fine-tuning LLM;

• опыт работы с векторными базами данных;

• опыт работы с реляционными и аналитическими СУБД;

• опыт визуализации данных.

Условия:

• конкурентный уровень з/п (обсуждается индивидуально);

• работа в крупной и стабильной компании – в структуре самой большой ОЭЗ в Европе;

• транспорт до работы из г. Елабуга, г. Набережные Челны, г. Нижнекамск;

• полис добровольного…