🆕 Руководитель центра ML-инжиниринга 💼 Газпромнефть-Региональные продажи 📍Санкт-Петербург

🔥 Ключевая задача: техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие

✅ Задачи: • Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений. • Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики). • Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика). • Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем. • Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями. • Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных. • Развитие Команды & Экспертизы:Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений. • Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения.

✅ Требования: • Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах • Солидный опыт разработки (более 3х лет) и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн • Руководящий опыт в сфере ML, data science, AI от 1,5 лет (в подчинении более 4х сотрудников) • Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow • Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями • Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML) • Продвинутое знание Python для ML/DS задач, знание классических методов ML, фреймворков и библиотек • Практическое применение LLM и архитектур типа RAG • Понимание и опыт применения методов оптимизации (знание GAMS/CPLEX или аналогичных инструментов - сильное преимущество) • Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги)

✅ Условия: • Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14 • График работы: 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45. • Гибридный формат работы - офис 5 р/мес. • Трудоустройство по ТК РФ • Размер оклада обсуждается с успешным кандидатом • Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата

Резюме отправляйте в личные сообщения @ru_da

#ваканасии #офис #санктпетербург #руководитель

💥 Мой Канал в MAX