ML-инженер — WILIX

WILIX - аккредитованная IT - компания. Мы создаем корпоративные системы, помогаем компаниям оптимизировать и развивать свой бизнес.

Сегодня мы в поиске ML инженера для работы на внешних проектах - потребность открыта на различные проекты в сферах финтеха, ритейла, эдтеха и пр.

​​​​​
• Понимание принципов проектирования моделей, управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
• Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов.
• Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов.
• Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных.
• Опыт работы хотя бы в одном из направлений: o классическое машинное обучение; o временные ряды и прогнозирование; o рекомендательные системы, поиск и ранжирование; o NLP, LLM и генеративный AI.
• Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. • Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review.
• Уверенное владение SQL • Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. • Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
• Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. • Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
• Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. • Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
• Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
​​​​​​​• Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
• Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

• Интересные и разнообразные проекты
• Возможности карьерного и профессионального роста
• Работа в энергичной молодой команде, готовой обмениваться опытом
  
  Укажите, пожалуйста, в сопроводительном письме желаемый уровень финансовой мотивации