ML-инженер / Data Science

Описание

Представь IT-аутстаффинг, в котором ты - самое важное.

В нашей компании Decart IT-outstaffing мы относимся к специалистам как к партнёрам, и помогаем им не только зарабатывать, но и участвовать в проектах, которые мотивируют и вдохновляют.

Все детали берём на себя: подбираем проект на основе твоих предпочтений, договариваемся с заказчиком о ставке, организовываем интервью и помогаем успешно пройти его, а также забираем на себя формальный документооборот. С тебя - только твоя экспертиза!

Мы открываем несколько вакансий на позиции ML инженер/DS.

Требования:
- Глубокое понимание классических методов машинного обучения (линейные модели, ансамблевые методы, градиентный бустинг и др.).
- Навык построения и анализа lift-up и sensitivity моделей, необходимых для маркетинговых кампаний и рекомендаций.
- Практическое применение библиотек Python (Scikit-Learn, LightGBM/XGBoost/CatBoost, Pandas, NumPy).
- Владение технологиями Big Data (Spark, Hadoop, Hive) и опыт работы с большими объёмами данных.
- Отличное знание SQL для эффективной работы с реляционными базами данных.
- Способность самостоятельно строить полноценные конвейеры моделирования, включая разработку пайплайнов и прототипирование решений.

- Наличие опыта промышленной эксплуатации моделей, включая процессы деплоймента, мониторинга и интеграции моделей в существующие системы.
- Опыт работы с рекомендациями и оценочными системами, понимание проблем безопасности и точности.
- Знания статистического тестирования и оценки результатов экспериментов (A/B-тесты, бутстреп, causal inference).
- Компетенции в работе с банковской сферой и понимание специфики её продуктов (для DS в ритейле).
- Возможность адаптировать модели под конкретные бизнес-задачи и мониторинг ключевых показателей эффективности

- Интеграция LLMs в коммерческие проекты, включая API-интерфейсы, backend-инфраструктуру и обработку данных.
- Развитие навыков Prompt Engineering и Fine-Tuning (LoRA, Adapters), позволяющих настраивать и улучшать качество генерируемых ответов.
- Создание эффективных и надёжных RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation), включающих работу с индексами и векторными базами данных.
- Экспертиза в оптимизации производительности моделей (quantization, batching, caching), минимизации затрат на вычисления и улучшение масштабируемости.
- Умение разрабатывать и внедрять комплексные системы управления качеством ответов (оценочные метрики BLEU, ROUGE, MMLU и др.) и обеспечивать безопасность и этичность решений.

Что мы предлагаем:

• Возможность выбирать проекты и заказчиков под твой запрос: будь то громкое имя компании для портфолио, интересные задачки, чтобы не терять хватку, или просто спокойная работа в привычном режиме;

• Оформление по удобному для тебя формату (ИП, самозанятость);

• График ты выбираешь сам. Главное - синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой (5/2, фуллтайм/парттайм; гибкое утро).

• Также есть возможность совмещать проекты

Присоединяйся к нашей команде, чтобы узнать, что такое по-настоящему человекоцентричный аутстаффинг.

Ждём тебя!