Salve.Inno — рекрутинговая и консалтинговая компания, основанная в 2024 году и расположенная в Гданьске, Польша. Небольшая команда помогает компаниям нанимать сотрудников с помощью индивидуальных рекрутинговых стратегий, глобального поиска специалистов для удалённой работы, отбора кандидатов и эффективных решений для найма через карьерные сайты. Компания работает в сферах консалтинга, маркетинга и логистики, а её рекрутинговая экспертиза охватывает вакансии в маркетинге, форексе и iGaming. Salve.Inno также помогает организациям развивать коммуникацию, внедрять принципы DE&I и совершенствовать процессы найма, публикует возможности удалённой работы и оказывает консультационные услуги для глобального рынка талантов.
Ведущий инженер машинного обучения, прикладной ИИ и MLOps
Руководите внедрением ИИ-решений и MLOps в международной организации. Развивайте прогнозные модели, управление, развертывание и масштабируемую архитектуру машинного обучения.
Описание
- Отвечайте за модели машинного обучения на всех этапах — от разработки до мониторинга в production и переобучения.
- Руководите проектами прикладного ИИ в области пожизненной ценности клиентов, оттока, мошенничества и предотвращения злоупотреблений.
- Создавайте и совершенствуйте MLOps-фреймворки, автоматизированное развертывание, CI/CD, продвижение между средами и управление жизненным циклом моделей.
- Настраивайте мониторинг качества моделей, дрейфа данных, качества данных и бизнес-результатов.
- Определяйте стратегии переобучения моделей, процедуры эскалации и практики непрерывного улучшения.
- Используйте SHAP и атрибуцию признаков, чтобы сделать модели прозрачнее и понятнее.
- Устанавливайте стандарты управления моделями, документирования, контроля версий, воспроизводимости и аудируемости.
- Работайте с командой Data Engineering над масштабируемыми конвейерами, созданием признаков и надежной инфраструктурой данных.
- Преобразуйте бизнес-задачи в практичные масштабируемые решения на базе ИИ совместно с командами продукта, рисков, коммерческого направления и другими.
- Анализируйте работу моделей в production, чтобы повышать точность, надежность и бизнес-эффект.
- Поддерживайте стандарты стабильности, масштабируемости, удобства сопровождения и операционной эффективности в production.
- Помогайте коллегам-инженерам развиваться и наставляйте их.
- Сочетайте быструю поставку MVP с долгосрочной надежностью и масштабируемостью production-решений.
Требования
- Имеете не менее 5–8 лет профессионального опыта создания, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в production.
- Владеете Python на продвинутом уровне и обладаете прочной базой в разработке программного обеспечения.
- Знаете алгоритмы машинного обучения, методы оценки моделей, проектирование признаков и прогнозное моделирование.
- Имеете практический опыт решения проблем ML в production, таких как утечка данных, дрейф моделей, качество данных и стабильность моделей.
- Имеете практический опыт работы с Apache Spark или PySpark для распределенных вычислений и обработки данных в больших масштабах.
- Использовали MLflow или аналогичную платформу для управления жизненным циклом машинного обучения.
- Проектировали, внедряли и сопровождали конвейеры CI/CD, желательно с GitHub Actions.
- Продвинуто владеете SQL и имеете опыт работы с большими сложными наборами данных.
- Понимаете развертывание и мониторинг моделей, обнаружение дрейфа, переобучение и сопровождение в production.
- Внедряли методы объяснимости и интерпретируемости моделей, например SHAP.
- Создавали решения AI/ML, обеспечившие измеримые коммерческие или операционные улучшения.
- Знаете требования к управлению моделями, версионированию, документированию и воспроизводимости.
- Умеете проектировать масштабируемую, надежную и удобную в сопровождении архитектуру машинного обучения.
- Обладаете развитыми аналитическими навыками и навыками решения проблем.
- Умеете ясно объяснять сложные технические идеи нетехническим заинтересованным сторонам.
- Работали с разными командами, например Data Engineering, продуктом, рисками и коммерческим направлением.
- Умеете сочетать быструю разработку и выпуск MVP с качественной инженерией production-систем.
- Проявляете лидерские качества через наставничество, техническое влияние и применение передовых инженерных практик.
- Действуете инициативно и самостоятельно, ориентируясь на результат при создании ИИ-решений.
Преимущества
- Конкурентная оплата труда с учетом опыта и квалификации.
- Комплексные программы обучения сотрудников и профессионального развития.
- Возможность руководить значимыми инициативами в области ИИ и машинного обучения.
- Работа с передовыми технологиями машинного обучения и современными практиками MLOps.
- Международная рабочая среда и взаимодействие между командами разных направлений.
- Мероприятия компании, команды и группы.
- Бонусы ко дню рождения и за лояльность.
- Возможности профессионального роста и технического лидерства.
- Дополнительные льготы и поощрения для сотрудников.