Comping — компанія-розробник програмного забезпечення, що створює хмарні інструменти для бізнесу в електронній комерції. Її платформа поєднує аналітику, автоматизацію маркетингу та управління запасами, допомагаючи онлайн-магазинам аналізувати продажі, взаємодіяти з клієнтами й контролювати залишки товарів.
Інженер із машинного навчання (гібридний формат, Хорватія)
Розробляйте й упроваджуйте прогнозні моделі та моделі часових рядів для цифрових рішень Comping. Стежте за роботою моделей у production і дрейфом даних, перенавчайте їх та готуйте дані разом з інженерами даних.
Опис
- Розробляйте, оцінюйте й оптимізуйте прогнозні моделі, зокрема моделі прогнозування часових рядів.
- Упроваджуйте моделі в production, відстежуйте їхню продуктивність і дрейф, за потреби перенавчаючи їх.
- Співпрацюйте з інженерами даних над отриманням і підготовкою даних.
- Керуйте впровадженням моделей від початку до кінця за підтримки керівника команди.
Вимоги
- 2–5 років практичного досвіду в машинному навчанні
- Ґрунтовне знання Python (Pandas, scikit-learn, TensorFlow або PyTorch і XGBoost) та SQL
- Досвід упровадження й підтримки моделей машинного навчання в production, поза межами ноутбуків
- Досвід прогнозування часових рядів
- Вища освіта в галузі інформатики, математики, фізики або суміжній галузі, наприклад FER чи PMF
- Уміння працювати самостійно й зрозуміло пояснювати результати нетехнічним фахівцям
- Досвід роботи з інструментами IBM, такими як Cloud Pak for Data, Watson ML/OpenScale чи watsonx.ai, або подібними платформами машинного навчання
- Досвід роботи з інструментами моніторингу й керування моделями для виявлення дрейфу та забезпечення пояснюваності
- Знання PySpark та екосистем великих даних, таких як Cloudera, Kafka чи Impala
- Знання ймовірнісного прогнозування
- Знання енергетичного сектору або досвід роботи з метеорологічними даними
Переваги
- Робота з промисловими системами машинного навчання: від початкової концепції та першої моделі до впровадження, моніторингу й керування моделями
- Відповідальність за розроблені моделі та можливість впливати на технічні рішення проєкту
- Фінансування професійних сертифікацій, наприклад IBM watsonx.ai чи Cloud Pak for Data
- Можливість розвивати експертизу в MLOps, технологіях великих даних та енергетичному секторі
- Гнучкий графік роботи
- Коротка п’ятниця: робочий день завершується до 14:00
- 25 днів щорічної відпустки для всіх працівників
- Оплачуваний вихідний у річницю початку роботи в Comping
- Субсидія на догляд за дітьми
- Грошовий подарунок із нагоди народження дитини
- Вихідний для батьків у перший день дитини в школі
- Різдвяний подарунок для дітей
- Грошовий подарунок дітям до Дня святого Миколая
- Один вихідний на місяць для батьків дітей з інвалідністю для відвідування необхідних зустрічей
- Додаткове медичне страхування
- Внутрішнє навчання
- Навчання для професійного розвитку
- Конференції та заходи
- Програма наставництва
- Командні заходи
- Внутрішні заходи
- Абонемент MultiSport
- Підтримка благодійних ініціатив місцевої громади