ML Engineer / Data Engineer (удаленная работа)

Вакансия: ML Engineer / Data Engineer

Описание вакансии

О позиции

Ищем ML Engineer / Data Engineer для участия в проектах, связанных с обработкой данных, построением ML-решений и развитием data-инфраструктуры.

Роль предполагает работу на стороне заказчика в формате outstaff. Конкретные задачи могут зависеть от проекта: от подготовки и обработки данных до разработки ML-моделей, пайплайнов, интеграций и решений для аналитики или автоматизации бизнес-процессов.

Позиция подойдет специалисту, который уверенно работает с Python, данными, ML-инструментами и понимает, как доводить техническое решение до рабочего состояния в продуктовой или проектной среде.

Задачи

• Собирать, обрабатывать и подготавливать данные для аналитических и ML-задач.
• Разрабатывать и поддерживать ETL / ELT-пайплайны.
• Работать с источниками данных, API, базами данных и хранилищами.
• Проводить анализ качества данных, находить и исправлять проблемы в данных.
• Разрабатывать, обучать и тестировать ML-модели.
• Участвовать в построении решений на базе классического ML, NLP, LLM или рекомендательных алгоритмов.
• Интегрировать ML-модели и data-сервисы в существующие продукты и процессы.
• Оптимизировать пайплайны обработки данных и ML-процессы.
• Готовить техническую документацию по реализованным решениям.
• Взаимодействовать с командами разработки, аналитики, продукта и бизнеса.

Требования

• Опыт работы ML Engineer, Data Engineer, Data Scientist или Python Developer с фокусом на данные.
• Уверенное знание Python.
• Опыт работы с библиотеками для обработки данных: Pandas, NumPy, Polars или аналогами.
• Опыт работы с SQL и реляционными базами данных.
• Понимание принципов построения ETL / ELT-процессов.
• Опыт работы с ML-библиотеками: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, CatBoost или аналогами.
• Понимание полного цикла работы с ML-задачами: сбор данных, подготовка датасета, обучение, валидация, тестирование, внедрение.
• Опыт работы с Git.
• Умение разбираться в существующем коде и технической документации.
• Способность самостоятельно декомпозировать задачи и предлагать технические решения.

Будет плюсом

• Опыт работы с облачными платформами: AWS, GCP, Azure.
• Опыт работы с Docker.
• Опыт работы с Airflow, Prefect, Dagster или другими оркестраторами.
• Опыт работы с Kafka, RabbitMQ или другими брокерами сообщений.
• Опыт работы с DWH, Data Lake, BigQuery, ClickHouse, Snowflake или аналогами.
• Опыт вывода ML-моделей в production.
• Опыт работы с MLOps-инструментами.
• Опыт работы с LLM, RAG, embeddings, vector databases.
• Опыт разработки API на FastAPI, Flask или аналогах.
• Английский язык на уровне, достаточном для чтения документации и участия в рабочих коммуникациях.

Мы предлагаем

• Гибкий график, полная удаленка;
• Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании;
• Возможность оформления по СМЗ/ИП;
• Классная команда и дружная атмосфера;

Присоединяйся к Аспирити! :)