ML-инженер

Что за роль

ML-инженер разрабатывает и внедряет решения на основе машинного обучения в проектах цифровой трансформации. В работе указан стек Python, PyTorch, TensorFlow и SQL, а также инструменты для контейнеризации и организации разработки. Проекты затрагивают клиентов из разных отраслей экономики и государственного сектора.

Что предстоит делать

• Разрабатывать и обучать модели машинного обучения с использованием Python, PyTorch или TensorFlow.
• Подготавливать данные для обучения и оценки моделей, применять SQL для извлечения и обработки данных.
• Проверять качество моделей на тестовых данных и анализировать результаты экспериментов.
• Интегрировать ML-модели в программные решения и поддерживать их работу после внедрения.
• Использовать Docker для упаковки приложений и компонентов машинного обучения.
• Работать с Git и CI/CD-процессами при разработке, тестировании и поставке изменений.

Что потребуется

• Знание Python и практическое понимание подходов машинного обучения.
• Опыт или знания PyTorch и TensorFlow для построения и обучения моделей.
• Навыки работы с SQL для подготовки и анализа данных.
• Понимание Docker, Git и CI/CD-процессов.

Что важно знать

В описании обозначены технологический стек и широкий контекст проектов, но не приведены конкретные задачи по отдельным направлениям, требования к опыту, условия занятости или формат работы. Среди заявленных ориентиров — участие в проектах цифровой трансформации для коммерческих и государственных заказчиков.