Специалист по Data Science и машинному обучению (ML Engineer / Data Scientist) at Сайлет — NeverHard

Sailet — IT-компания, занимающаяся разработкой и внедрением цифровых решений для бизнеса. Мы расширяем пул технических специалистов и ищем Data Scientist / Machine Learning Engineer для подключения к проектным задачам компании. На текущем этапе рассматриваем преимущественно проектный формат сотрудничества . Объем и продолжительность работы будут зависеть от конкретного проекта. Чем предстоит заниматься В зависимости от проекта задачи могут включать: анализ, подготовку и обработку структурированных и неструктурированных данных; исследование данных и поиск закономерностей; разработку, обучение и оптимизацию моделей машинного обучения; построение моделей классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования и других ML-задач; разработку решений в области NLP, LLM, Computer Vision и рекомендательных систем; оценку качества моделей и подбор метрик; проведение экспериментов и проверку гипотез; интеграцию ML-моделей в существующие продукты и сервисы; оптимизацию производительности моделей; подготовку моделей к использованию в production; взаимодействие с разработчиками, аналитиками и командой проекта. Что мы ожидаем коммерческий или подтвержденный проектный опыт в Data Science / Machine Learning; уверенное владение Python ; опыт работы с pandas, NumPy, scikit-learn ; знание основных алгоритмов машинного обучения и понимание принципов их работы; опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow ; знание SQL и опыт работы с данными; понимание методов подготовки данных, feature engineering и оценки качества моделей; понимание статистики, теории вероятностей и основных математических принципов ML; опыт работы с Git; способность самостоятельно разобраться в бизнес-задаче и предложить технический подход к ее решению. Будет преимуществом опыт работы с LLM и Generative AI ; опыт разработки решений с использованием RAG, embeddings и vector databases ; опыт fine-tuning моделей; опыт в NLP или Computer Vision ; опыт построения рекомендательных и прогнозных моделей; знание Docker; понимание MLOps и жизненного цикла ML-моделей; опыт развертывания моделей и создания API для ML-сервисов; опыт работы с облачными платформами и GPU-инфраструктурой; опыт участия в коммерческих ML/AI-проектах от постановки задачи до запуска решения. Формат сотрудничества удаленная работа; проектная занятость; возможность подключения как к отдельным задачам, так и к полноценным проектам; гибкая загрузка в зависимости от проекта; возможность долгосрочного сотрудничества при успешной совместной работе. Оплата Обсуждается индивидуально и зависит от квалификации специалиста, сложности задачи, объема работ и формата участия в проекте. При отклике желательно указать: опыт работы с Data Science / ML; основные технологии и направления специализации; примеры реализованных проектов; желаемую часовую ставку или стоимость проектной работы; доступность и возможную загрузку.