Разработчик Machine Learning

Навыки: Linux, SQL, Python, Машинное обучение, ClickHouse, Базы данных, Django, Apache Kafka, RabbitMQ, Docker. Квалификация: Middle. Специализации: Разработчик баз данных. **LITOTA GROUP** - группа ИТ компаний, предоставляющая экспертизу для реализации самых амбициозных ИТ-проектов. Наше главное преимущество — команда высококвалифицированных специалистов, которых объединяет любовь к своему делу. Мы обогащаем команды клиентов ценнейшим опытом экспертов, самостоятельно реализуем проекты и создаем ИТ-продукты, которые меняют рынки. Наша репутация — это наши результаты: 🥇 1 место — Аутстаффинг / B2B (микро/малый/средний бизнес), 2024 🥉 3 место — Аутстаффинг / B2B (корпоративный сектор), 2024 300+ успешных проектов 92% постоянных клиентов Наши клиенты: УБРиР, Vileda, Hyundai, Брусника, VK, Ростелеком, Еврохим, ГринМани, Doubletapp, НЛМК и другие лидеры рынка. Мы разрабатываем продукты для ведущих российских банков и крупнейших корпораций. Присоединяйся к нам, чтобы работать на самых интересных и значимых проектах в IT-индустрии страны! **Задачи:** - Исследовать и применять математические и ML-методы для решения прикладных бизнес-задач, выбирать оптимальные алгоритмы под специфику данных и целей - Разрабатывать и обучать ML-модели (RecSys, модели оттока, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения) - Строить end-to-end ML-пайплайны: от проверки гипотез и анализа данных до обучения, валидации и выбора лучших моделей или ансамблей - Реализовывать production-ready решения: подготовка моделей к эксплуатации, оптимизация инференса (скорость, стабильность, масштабируемость) - Интегрировать ML-решения в существующую ИТ-инфраструктуру (API, брокеры сообщений, хранилища данных) - Оптимизировать производительность и масштабируемость ML-решений для высоконагруженных систем - Настраивать мониторинг технических и качественных метрик моделей - Взаимодействовать с инженерами, аналитиками и продуктовыми командами **Требования:** - Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет - Python — продвинутый уровень (от 5 лет), умение писать чистый и поддерживаемый production код (OOP, SOLID) - Знание фреймворков FastAPI/Django/Flask - Глубокое понимание теоретической базы ML: основные задачи, методы, метрики, математическая статистика и теория вероятностей - Практический опыт классического ML и бустингов: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM - Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers - Задачи NLP/NER, работа с текстовыми данными - Опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов - Практическая работа с LLM-инструментами и агентными фреймворками: LangChain, LangGraph (или аналогичные) - Опыт подготовки моделей к продакшену - Docker, CI/CD - Хорошее знание Linux - Опыт работы с векторными базами данных: Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector - Умение работать с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ) - Понимание принципов MLOps и мониторинга (включая Grafana) **Мы предлагаем: ** - Удаленную работу - Комфортную рабочую атмосферу - Заключение договора ГПХ, сдельная основа (аутстафф) - Full-time занятость