Руководитель центра ML инжиниринга

Задачи

• Ключевая задача;
• Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие;
• Основные обязанности;
• Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений;
• Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики);
• Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика);
• Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем;
• Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями;
• Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных;
• Развитие Команды & Экспертизы:Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений;
• Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения.

Требования

• Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах;
• Солидный опыт разработки и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн;
• Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML);
• Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow;
• Продвинутое знание Python для ML/DS задач, знание классических методов ML, фреймворков и библиотек;
• Практическое применение LLM и архитектур типа RAG;
• Понимание и опыт применения методов оптимизации (знание GAMS/CPLEX или аналогичных инструментов - сильное преимущество);
• Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями;
• Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги);
• Преимуществом при отборе будет;
• Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами.

Условия

• Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер;
• График работы: 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45;
• Гибридный формат работы - офис 5 р/мес;
• Трудоустройство по ТК РФ;
• Размер оклада обсуждается с успешным кандидатом;
• Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата;
• Социальный пакет;
• Отклики в тг https://t.me/Ritttka1.