Machine Learning Engineer

Что предстоит делать

Freedom Telecom - современная телекоммуникационная компания, развивающая на рынке Республики Казахстан широкополосный доступ к сети интернет в каждый дом и открытый доступ Wi-Fi в крупных городах. Мы работаем в тесном сотрудничестве с мировыми производителями оборудования - программного обеспечения.

• Построение и сопровождение воспроизводимых ML-пайплайнов для обработки данных, обучения, тестирования и развертывания моделей машинного обучения.
• Проведение разведочного анализа данных (EDA), оценка качества данных и подготовка датасетов для обучения моделей.
• Разработка и реализация feature engineering.
• Создание, развитие и сопровождение хранилищ признаков (Feature Store).
• Обучение, настройка и оптимизация моделей машинного обучения.
• Подбор гиперпараметров и проведение сравнительного анализа результатов моделей.
• Документирование экспериментов, обеспечение воспроизводимости моделей и артефактов.
• Разработка сервисов для инференса моделей (REST API, batch inference).
• Развертывание ML-моделей в промышленной среде и сопровождение их работы.
• Мониторинг качества моделей и анализ их производительности.
• Взаимодействие с командами разработки, аналитики данных и бизнес-подразделениями для внедрения AI/ML-решений.
• Подготовка технической документации и участие в развитии внутренних ML-практик и стандартов.

Что ждём от вас

• Высшее образование в области информационных технологий, математики, анализа данных или смежных направлений.
• Опыт работы в области Machine Learning, Data Science или Data Engineering от 2 лет.
• Уверенное владение Python.
• Практический опыт работы с библиотеками:
• Pandas;
• NumPy;
• SciPy;
• Matplotlib.
• Опыт работы с ML-фреймворками:
• Scikit-learn;
• CatBoost;
• LightGBM;
• XGBoost;
• TensorFlow и/или PyTorch.
• Знание основных методов машинного обучения:
• обучение с учителем и без учителя;
• ансамблевые методы;
• градиентный бустинг;
• методы оценки качества моделей.
• Опыт работы с инструментами трекинга экспериментов (MLflow, Weights & Biases или аналогичными).
• Навыки подготовки данных, feature engineering и валидации данных.
• Уверенное владение SQL.
• Опыт контейнеризации приложений с использованием Docker.
• Понимание принципов CI/CD для ML-систем.
• Навыки работы с Git и системами контроля версий.
• Будет преимуществом:
• Опыт построения и сопровождения производственных ML-решений.
• Опыт работы с Apache Spark и распределенной обработкой данных.
• Знание MLOps-подходов и инструментов автоматизации.
• Опыт работы с Kubernetes.
• Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure, GCP).
• Опыт работы с генеративным ИИ и большими языковыми моделями (LLM).
• Опыт разработки рекомендательных систем, NLP-решений или систем компьютерного зрения.
• Английский язык на уровне чтения и понимания технической документации.

Что предлагаем