Разработчик Python Middle

16 Декабря

Партнерские Вакансии

Компания "Иннотехнум, Группа компаний"

Стрим специализируется на разработке ML-решений для различных подразделений Банка на базе продвинутых алгоритмов машинного обучения, таких как CV, NLP, RAG и др. Стрим предоставляет бизнесу сервисы «под ключ» - от прототипирования моделей до комплексного решения в промышленной среде Банка, интегрированного в бизнес-процессы заказчика. Стрим объединяет в себе сотрудников различных ролей - DS, Mlops, разработчиков/ML-инженеров, ML архитекторов, Data инженеров, тестировщиков и системных аналитиков. В задачи стрима входят работы по проработке бизнес требований на разработку моделей, системных требований и архитектуры решений, подготовке и обработке данных для моделирования, обучению моделей/fine-tuning, внедрение в промышленную эксплуатацию и 3Л-сопровождение. Также стрим занимается RnD и апробацией новых технологий.

Стек применяемых технологий: Python, Kafka, Docker, k8s, Spark, Airflow, Hive.

Вместе с нами тебе предстоит:

• Проектирование и реализация решений для промышленного применения ML-алгоритмов;
• Адаптация моделей Data Science под инфраструктуру;
• Оптимизацией моделей Data Science для улучшения производительности (Inference);
• Развитие инструментариев ML-платформы;
• Разработка интеграционных решений с системами Банка.

Знания и навыки, которые для нас важны:

• Высшее образование;
• Опыт разработки на Python от 2-3 лет;
• Опыт разработки приложений с использованием микросервисной архитектуры от 2х лет;
• Знание и понимание паттернов интеграции информационных систем;
• Опыт работы с k8s/OpenShift/Docker;

Будет плюсом:

• Знание и опыт работы с языковыми моделями, такими как GPT, Mistral и другие;
• Опыт работы с BigData стеком: Hive, Spark, Airflow;
• Понимание алгоритмов и технологий ML (Boosting, NN, Embedding, Transformers);
• Опыт работы с корпоративными хранилищами данных и понимание принципов их построения.

• Знание и опыт работы с языковыми моделями, такими как GPT, Mistral и другие;
• Опыт работы с BigData стеком: Hive, Spark, Airflow;
• Понимание алгоритмов и технологий ML (Boosting, NN, Embedding, Transformers);
• Опыт работы с корпоративными хранилищами данных и понимание принципов их построения.