Senior ML-инженер (Python, FastAPI)

Новые Телеком Решения - это разработчик ПО и производитель телекоммуникационного оборудования для операторов связи.

В Направление AID (автоматизация, интеграция, деплой) открыта вакансия Team Lead ML.

Мы работаем над внутренними продуктами, у нас понятный roadmap и большие планы на будущее.

Обязанности:

• Стратегия и исследования: организация исследований применения LLM для задач разработки ПО (генерация кода, тестов, документации, рефакторинг); анализ и пилотирование Open Source LLM-моделей и фреймворков (RAG, fine-tuning) с оценкой применимости в production; определение технической стратегии интеграции LLM-решений с существующими сервисами (API, гейтвеи, авторизация, мониторинг)

• Инструменты и автоматизация: внедрение LLM-агентов в CI/CD (генерация юнит-тестов, SAST); разработка инструментов автоматизированного Code Review с использованием LLM; создание и поддержка RAG-систем для технической документации (контекстный поиск, ответы на вопросы)

• Анализ и мониторинг: обработка и анализ логов (Opensearch) для выявления проблем в коде и инфраструктуре; мониторинг производительности моделей, метрик дрейфа данных и качества предсказаний (Prometheus, Grafana, Opensearch); постановка гипотез и проектирование экспериментов с LLM

• Безопасность: обеспечение безопасности ML-систем (защита от data poisoning, adversarial examples, контроль доступа)

• Команда и процессы: управление приоритетами и загрузкой команды, мотивация и развитие сотрудников; формирование и поддержка road-map в соответствии с бизнес-целями; участие в код- и архитектурных ревью; взаимодействие со стейкхолдерами и бизнес-заказчиками; работа по Agile (Scrum, Kanban); формирование культуры качества кода, автоматизации и непрерывного улучшения процессов.

Ожидания от кандидата:

• Релевантный опыт работы 3-5 лет
• Языки и фреймворки: Python, C++ / Go (на уровне чтения, модификации и код-ревью)
• Инфраструктура: Linux, Docker, Kubernetes, Kubeflow / Airflow
• ML Ops: TensorFlow / PyTorch, Transformers, LangChain / LlamaIndex, основы работы с моделями (fine-tuning, RAG), векторные БД (Chroma, Qdrant, Milvus), MLflow / Weights & Biases, FastAPI, Flask
• Мониторинг: Prometheus, Grafana, VictoriaLogs, VictoriaMetrics
• Системы анализа: Opensearch / Elasticsearch, инструменты статического (SonarQube, Semgrep) и динамического анализа (Valgrind, ASan, OWASP ZAP).
• Инструменты: GitLab CI, Jira/Xray
• Другое: Git, SQL, основы ML-алгоритмов, ETL/ELT-процессы.

Мы предлагаем:

• Развитие: неограниченный профессиональный рост, команда экспертов, внутреннее и внешнее обучение

• Надежность: официальное оформление по ТК РФ в аккредитованной ИТ компании, достойный уровень заработной платы, социальные гарантии

• Забота: ДМС, оплата 10 календарных дней нетрудоспособности в году в размере 100% заработка, релокационный бонус

• Комфорт: гибкое начало рабочего дня, гибридный график работы. Работа в любом из городов присутствия: Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород.

Обязанности

Разрабатывать ML-модели для решения бизнес-задачи с нуля
Формировать с помощью SQL-запросов в БД общий датасет и целевое событие
Разрабатывать одну или несколько ML-моделей для наиболее оптимального решения задачи, при необходимости разрабатывать дополнительные признаки для повышения качества прогноза
Формировать базовое техническое задание совместно с заказчиком
Проводить первичную аналитику, демонстрировать результаты заказчику и корректировать требования
Формировать ожидания у заказчика по финальному образу результата и ожидаемым срокам на разработку, тестирование и внедрение решения
Подготавливать материалы (презентации) для демонстрации результатов работы

Требования

Базовые знания в области машинного обучения и методов математической статистики
Знание Python и библиотек для машинного обучения (Pandas, Numpy, skLearn и т. п.)
Понимание архитектур и опыт разработки классических ML-моделей (линейные, деревья, бустинги и т. п.)
Знание методов обработки данных (подготовки датасетов) и метрик оценки качества
Базовые знания основ работы с большими данными и опыт их обработки (Spark, Hadoop)
Умение создавать запросы в БД на SQL для формирования целевой переменной и разработки новых витрин с признаками для ML-моделей

Условия

Трудоустройство по ТК
ДМС с топовыми клиниками с первого дня работы
Модный офис в Москве, Питере, Екатеринбурге и Сочи
Корпоративы, тусовки и фирменный мерч в подарок
Возможность поработать над продуктами с миллионной аудиторией
Поддержка и помощь персонального ментора