Lead ML Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Лид ML-направления в продуктовой технологической компании. Отвечает за полный цикл доставки прикладных ML-решений: от проработки требований с Product до запуска в продакшн, совмещая hands-on разработку с координацией Data Scientists и ML Engineers.

Задачи

• Превращать продуктовые и бизнес-задачи в конкретные планы ML-реализации
• Уточнять требования, ограничения, доступные данные, интеграции и критерии успеха совместно с Product
• Определять технический скоуп, вехи, зависимости, риски и оценки сроков
• Выбирать ML-подходы и самый быстрый надёжный способ их валидации и внедрения
• Вести техническую доставку через эксперименты, реализацию, интеграцию, деплой и подготовку к запуску
• Проектировать, обучать, оценивать и деплоить ML-модели в разных доменах
• Писать production-quality код на Python и напрямую участвовать в реализации
• Строить API, батч-джобы, пайплайны обработки данных и ML-сервисы
• Работать с классическим ML, deep learning и foundation-моделями
• Обрабатывать большие продакшн-датасеты на Python и SQL
• Интегрировать модели в существующие продакшн-системы
• Обеспечивать тестирование, мониторинг, логирование и observability ML-решений
• Декомпозировать инициативы на задачи и координировать работу Data Scientists и ML Engineers
• Ревьюить технические подходы, эксперименты и реализацию
• Выявлять технические риски и зависимости и доводить их до решения
• Работать с Product на протяжении всего жизненного цикла доставки
• Оспаривать технически неясные или невыполнимые требования и предлагать альтернативы

Требования

• 5+ лет коммерческого опыта в Machine Learning, Data Science или ML Engineering
• Сильные навыки программирования на Python и software engineering
• Опыт доведения ML-решений от продуктового требования до продакшна
• Понимание методов ML, статистики, экспериментирования и оценки моделей
• Опыт написания поддерживаемого продакшн-кода, а не только работы в ноутбуках
• Опыт создания API, сервисов, батч-обработки или пайплайнов данных
• Сильный SQL и опыт работы с большими продакшн-датасетами
• Практический опыт с Docker и продакшн-окружениями деплоя
• Умение превращать частично определённые задачи в конкретные технические планы
• Опыт оценки работ, выявления зависимостей и рисков и ведения исполнения по срокам
• Опыт владения технической доставкой с участием нескольких контрибьюторов
• Опыт ревью кода и технических подходов
• Сильные коммуникативные навыки и работа напрямую с Product и техническими стейкхолдерами
• Умение балансировать скорость и инженерное качество

Условия

• Высоконагруженные продукты мирового масштаба
• Новое ML-направление с широким спектром задач
• Комбинирование hands-on ML-инженерии и владения технической доставкой
• Работа в команде с Data Science, Backend, Data Engineering и MLOps специалистами

Навыки

• Python
• SQL
• Docker
• Kubernetes
• CI/CD
• Kafka
• Airflow
• MLflow
• FastAPI
• Machine Learning
• Deep Learning
• LLM
• NLP
• Computer Vision
• recommendation systems
• ranking
• anomaly detection
• forecasting