Work For Top в Телеграм https://t.

Work For Top в Телеграм https://t.me/workfortop
Work For Top в Max https://max.ru/workfortop
🌀 Руководитель центра ML-инжиниринга / Газпромнефть-Региональные продажи
Санкт-Петербург
Задачи
- Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие
- 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 (более 3х лет) и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн
- Руководящий опыт в сфере ML, data science, AI от 1,5 лет (в подчинении более 4х сотрудников)
- Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow
- Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями
- Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML)
- 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)
- Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги)
- Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами
Условия
- Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14
- 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
- ДМС со стоматологией и страхование жизни
Контакты
- Телеграм @HR_V_a