Литнет - популярный литературный портал, онлайн-самиздат литературная платформа для писателей и читателей, крупнейшая площадка для независимых авторов, в которой зарегистрированные пользователи могут размещать свои художественные произведения, читать книги онлайн, скачивать их или покупать.

Highload: миллионы пользователей, сотни тысяч авторов, десятки килограмм оперативки, тысячи ядер в ДЦ и гектары облаков.

Мы на стадии активного роста, поэтому ищем в нашу команду опытного ML Engineer / Data Scientist

Обязанности:

— Построение моделей прогнозирования и рекомендаций на основе исходных данных и поведения пользователей;

— Разработка пайплайнов для тренировки ML-моделей, оценки их качества и применения на актуальных данных;

— Создание конвейеров ML/данных и наборов данных в соответствии с требованиями бизнеса;

— Анализ и визуализация данных и представление результатов команде;

— Обучение, валидация моделей;

— Интеграция ML-моделей в рабочие процессы и продукты компании.

Наши ожидания от кандидата:

— Не менее 4 лет практического опыта работы в качестве инженера по машинному обучению и (или) инженера по данным и (или) специалиста по исследованию данных;

— Практический опыт в решении задач машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация и т.д.);

— Практический опыт создания рекомендательных моделей; Строго желательно!

— Уверенное знание и владение Python;

— Уверенное владение библиотеками и фреймворками для машинного обучения (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Prophet, LightGBM, Keras, TensorFlow, PyTorch);

— Вы хорошо разбираетесь в вопросах вывода результатов машинного обучения и жизненного цикла обучения моделей;

— Хорошие коммуникативные навыки;

Будет плюсом:

— Знакомство с развертыванием машинного обучения в Azure, GCP, AWS и CI/CD, опыт работы с архитектурой микросервисов, Docker, Kubernetes;

— Опыт работы с данными: Spark, Airflow, SQL, брокеры сообщений (Kafka, Kinesis);

— Опыт работы с ML-платформами (MLflow, DVC, и др.).

Мы предлагаем:

— Конкурентную заработную плату;

— График работы 5/2, полностью удаленный формат;

— Дружную опытную команду профессионалов;

— Интересные задачи;

— Индивидуальные карты роста;

В сопроводительном письме укажите, пожалуйста, ваши зарплатные ожидания и часовой пояс.