ML/DS Engineer (Classic ML)
Описание
Требуется ML/DS Engineer с коммерческим опытом разработки в Data Science и ML. Кандидат должен обладать глубокими знаниями Python и стека pandas, numpy, scikit-learn, а также одного из фреймворков для градиентного бустинга (LightGBM, XGBoost, CatBoost).
Необходимо уверенное владение SQL для работы с большими данными (ClickHouse, PostgreSQL, Greenplum или аналоги) и понимание метрик качества для классификации, регрессии, ранжирования (precision/recall, ROC-AUC, lift, MAP, NDCG). Обязателен опыт построения end-to-end ML-пайплайнов, включая деплой и мониторинг, а также знание MLOps-инструментов (MLflow, DVC) и CI/CD для ML-проектов.
В обязанности входит разработка и внедрение моделей классического машинного обучения, решение бизнес-задач (кредитный скоринг, прогнозирование оттока, рекомендательные системы), feature engineering, построение пайплайнов обучения и валидации с учётом требований к интерпретируемости (SHAP, LIME), разработка пайплайнов для A/B-тестирования и пост-релизного мониторинга моделей. Также требуется интеграция моделей в продуктовую среду через API (FastAPI, Flask) и orchestration (Docker, Kubernetes), а также взаимодействие с заказчиком и написание технической документации.
Приветствуется опыт с uplift-моделированием, в кредитном скоринге и практическое применение AI-инструментов (Claude Code, OpenAI Codex, OpenCode) в коммерческой разработке.
