Инженер машинного обучения

Обязанности:

• Полный цикл ML: Самостоятельная реализация проектов — от исследования данных и генерации гипотез до внедрения, промышленной эксплуатации моделей.
• Предиктивная аналитика: Разработка и внедрение систем прогнозирования отказов оборудования (predictive maintenance) и оптимизации технологических процессов (снижение простоев, оптимизация циклограмм).
• Работа с данными: Проведение BI и EDA-анализа для поиска точек роста и постановки новых задач. Внедрение машинного обучения в продукты и процессы предприятия.
• Computer Vision: Улучшение и адаптация существующих моделей технического зрения для контроля качества, маркировки, ориентации роботизированных комплексов.
• Участие в создании цифровых двойников ключевых активов и линий оборудования.
• MLOps: Организация жизненного цикла моделей с использованием соответствующих инструментов.

Требования:

• Образование высшее техническое («Прикладная математика и информатика», «Информатика и вычислительная техника», «Автоматизированные системы управления»)
• Опыт коммерческой разработки от 2 лет (в приоритете – опыт с промышленных предприятий)
• Высокий уровень знания Python
• Опыт работы с ПО жизненного цикла машинного обучения (MLflow), контейнеризации (Docker), системами контроля версий (Git)
• Стремление к самообразованию
• Самостоятельность, pro-active подход и умение общаться с технологическим персоналом

Преимуществом будет:

• Опыт реализации проектов цифровизации промышленного производства (машинное обучение, техническое зрение, цифровые двойники, Big Data)
• Опыт построения ETL/ELT конвейеров и работы с потоковыми данными
• Знание и умение применять инструменты статистической обработки данных, визуализации (Pandas, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn, Streamlit)
• Навыки работы с промышленными протоколами связи (OPC UA, MQTT, Modbus TCP/IP/RTU over TCP, Profibus, Ethercat)

Условия:

• Работа с реальным impact: Ваши модели будут влиять на миллионные бюджеты и реальное производство.
• Зарплата: Конкурентный уровень белой заработной платы.
• Соцпакет: Корпоративный ДМС после года работы, частичная компенсация абонементов в спорт зал/бассейн, компенсация съема жилья иногородним.
• Развитие: Оплата конференций, курсов, сертификаций
• Комфорт: Гибридный график (3 – офис, 2 – дом) после прохождения испытательного срока, по согласованию
• Стабильность: Официальное трудоустройство с первого дня в крупном холдинге.