Lead ML engineer( LIFE PAY ) (в архиве)

12 Декабря

Партнерские Вакансии

Компания "LIFE PAY"

Привет!
LIFE PAY — это технологичная компания, использующая все современные подходы к ведению бизнеса. Мы предлагает эффективные IT-решения, которые помогают нашим партнерам работать с платежами и автоматизировать бизнес.

Сейчас мы находимся в поиске человека, который залидирует создание экспертизы ML и AI в нашем международном направлении (MENA).

Чем предстоит заниматься

• Проектировать и разрабатывать архитектуры ML-систем компании с нуля, включая выбор технологического стека и подходов к решению задач.

• Формировать и управлять технической ML-командой, заниматься наставничеством и развитием инженеров, проведением Code Review и формированием инженерной культуры.

• Разрабатывать и внедрять AI-ассистентов и агентов, включая RAG-пайплайны, оценку качества и итеративное улучшение продукта..Интегрировать модели классического ML (рекомендации, скоринг, апсейл) в существующие и новые продукты компании.

• Проектировать и внедрять базовые MLOps-практик (трекинг экспериментов, версионирование, деплой моделей) в тесном взаимодействии с DevOps-командой.

• Анализировать и управлять техническими рисками в ML-проектах, оценивать сроки и ресурсы, необходимые для реализации.

• Формулировать требования к данным, ставить задачи для Data Engineering и участвовать в проектировании DWH и витрин данных.

• Взаимодействовать с бизнес-стейкхолдерами (Product, Sales, Support) для выявления и реализации ML-возможностей для оптимизации внутренних процессов.

Какой опыт пригодится:

• Опыт проектирования и запуска ML-систем в production с нуля, включая выбор архитектуры и технологий.
• Уверенное владение Python и ключевыми библиотеками для ML (Scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost/LightGBM).
• Опыт работы с современными LLM и RAG-фреймворками (например, LangChain, LlamaIndex, векторные базы данных).
• Практический опыт решения задач классического ML (классификация, регрессия, ранжирование, рекомендации).
• Понимание принципов MLOps и опыт вывода моделей в production (API, Docker, CI/CD), даже в условиях ограниченной инфраструктуры.
• Умение ставить задачи смежным командам (разработка, Data Engineering).
• Опыт управление командой.

Будет плюсом:

• Опыт работы с облачными платформами (AWS).

• Опыт построения базовых MLOps-пайплайнов (трекинг экспериментов, model registry).

• Знание технологий обработки данных (SQL, Spark).

• Участие в формировании ML-команды или проведении технических собеседований.

• Опыт работы в финтехе или с транзакционными данными.

Что предлагаем

• Работа в аккредитованной IT-компании.
• Полностью удаленный формат работы - работай откуда тебе удобно.
• Конкурентоспособная заработная плата (обсуждаем по результатам технического интервью), полугодовые премии по результату Performance review.
• Комфортная техника для работы.
• ДМС и три оплачиваемых day-off в год.