← К каталогу
АВ

Автоспот

Senior ML-инженер

УдалённоSeniorМосква, Россиявчера
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 подтверждение2 мин. назад
Впервые замечена15 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Привет! Меня зовут Дмитрий, директор по информационным технологиям.

Мы ищем к себе в команду ML-инженера!

Autospot - аккредитованная IT компания, а также резидент "Сколково".

Мы - онлайн площадка, которая помогает подобрать автомобиль на выгодных для пользователя условиях. У нас можно выполнить поиск по конкретной модели, сравнить цены, приобрести транспортное средство с максимальной скидкой, а также воспользоваться сервисом, который позволяет клиентам находить самые выгодные предложения на плановое/внеплановое техническое обслуживание у официальных дилеров и записываться к ним онлайн.

Твои задачи будут:

  • Подбор инструментов для решения продуктовых ML задач;
  • Разработка ML моделей для классификации, кластеризации, рекомендации;
  • Тестирование и валидация разработанных решений;
  • Ведение полного цикла разработки ML-решений: постановка задачи с заказчиком, сбор и подготовка данных, обучение моделей, деплой в прод, A/B-тесты и анализ результатов;
  • Настройка и улучшение ML-инфраструктуры и пайплайнов;
  • Построение мультиагентных систем (MAS) для решения продуктовых задач
  • Руководство командой ML инженеров, наем, обучение, оценка работы.

Твои обязательные навыки должны быть:

  • Уверенное владение Python с классическим ML-стеком;
  • Умение писать качественный и поддерживаемый код, понятный не только тебе;
  • Уверенное знание мат. статистики. Умение работать с метриками и A/B-тестами;
  • Практический опыт разработки и внедрения моделей кластеризации, классификации и рекомендаций;
  • Понимание трансформеров:
  • BERT-like архитектуру;
  • Representation learning;
  • Bi-encoder / cross-encoder подходы.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с распознаванием изображений;
  • Опыт дообучения моделей: LoRA / PEFT или аналогичные техники;
  • Опыт оптимизации inference (quantization, distillation);
  • Опыт построения датасетов для matching-задач;
  • Опыт работы с highload ML-системами;
  • Опыт few-shot learning
  • Опыт построения RAG систем
  • Опыт градиетного бустинга
  • …

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

ИсточникHeadHunter / Developers / RU / between3And6