Руководитель группы по Machine Learning

Что делать
- Планирование и распределение задач между членами команды: Data Scientists, ML-инженерами, аналитиками данных; - Контроль сроков выполнения задач, приоритизация и координация рабочих процессов; - Обеспечение прозрачности и эффективности командной работы в рамках ML-проектов; - Технический контроль и качество решений; - Проведение код-ревью ML-моделей и инфраструктурного кода (включая pipeline'ы обработки данных); - Проверка корректности архитектуры моделей, выбора алгоритмов и валидации экспериментов; - Оценка качества датасетов, процессов разметки данных и корректности feature engineering; - Фиксация архитектурных решений, результатов экспериментов и обоснования выбора тех или иных подходов.

Требования
- Опыт работы в области машинного обучения не менее 5 лет, желательно на позиции ML-инженера, Data Scientist или ML-лида. - Навыки управления командой или кураторства ML-разработки; - Практический опыт разработки, внедрения и поддержки ML-моделей в продакшене. - Знание современных ML-алгоритмов (классификация, регрессия, кластеризация, NLP, рекомендательные системы и др.). - Уверенное владение Python, одним из фреймворков для работы с AI агентами. - Работа и понимание современных LLM моделей, их возможностей и ограничений. - Опыт настройки и поддержки CI/CD для ML-моделей (включая тестирование, деплой, мониторинг). - Знание инструментов мониторинга (MLflow, Prometheus, Grafana и др.). - Опыт взаимодействия с DevOps: Docker, Kubernetes, облачные платформы (AWS, GCP, Azure). - Понимание архитектуры backend-сервисов и принципов их интеграции с ML-компонентами. - Опыт работы с системами хранения данных (SQL/NoSQL, data lakes, feature stores). - Умение эффективно взаимодействовать с кросс-функциональными командами (продукт, аналитика, разработка). - Способность объяснять сложные технические концепции нетехнической аудитории.