ООО ТП Инжиниринг- ключевой поставщик услуг для предприятий нефтеперерабатывающей, газовой и нефтехимической промышленности. Для своих клиентов мы осуществляем капитальное строительство объектов промышленного назначения, предлагаем широкий спектр инжиниринговых услуг, в том числе аналитику, проектирование, планирование и управление ТОРО и ОКР, а также комплекс решений по управлению производственными активами.
В ИТ компанию экосистемы мы приглашаем LM-инженера, для создания настоящей Ракеты для сегментов В2В и В2С – «Система управления промышленными работами, процессами и исполнителями» в одной из главнейших секторов российской экономики!
УСЛОВИЯ:
Работа в международном холдинге с прекрасной историей и возможностью персонального карьерного роста.
Высокий доход, официальное оформление, полностью "белая" заработная плата (итоговая сумма обсуждается по результатам собеседования с успешным кандидатом).
Бонусы за реализацию Бэглога команды либо по групповым KПЭ, подарки детям, прочие дополнительные бонусы для сотрудников ИТ-компании.
Полис ДМС-Премиум после испытательного срока (три месяца).
Удаленный или гибридный формат работы (возможно потребуется присутствие на презентациях, релизах в центральном офисе : Москва, Даев переулок или Московская область, г. Истра).
Удобный график сотрудничества с 9:00 до 18:00, час перерыва.
Оперативное и эффективное взаимодействие через Битрикс-24, Teams , Share Point для разработчика Jira, Confluence.
Увлекательные задачи и перспективы для профессионального развития (поездки на Конференции ИТ, обучение по ИТ направлению).
Возможность освоения и применения передовых инструментов и методик в области разработки.
ОБЯЗАННОСТИ:
-
Уверенное владение Python для задач машинного обучения.
- Глубокое понимание основ машинного обучения, статистики и методов анализа данных.
- Опыт работы с библиотеками NumPy, Pandas, scikit-learn.
- Практический опыт работы с deep learning-фреймворками (PyTorch или TensorFlow).
- Опыт построения, обучения и валидации ML-моделей.
- Понимание принципов подготовки и очистки данных (data preprocessing).
- Опыт разработки и эксплуатации ML-сервисов (model inference).
- Понимание принципов MLOps (версионирование моделей, воспроизводимость, мониторинг).
- Опыт контейнеризации решений с использованием Docker.
- Навыки документирования моделей и экспериментов.
Желательные (плюсом):
- Опыт работы с LLM (open-source модели, OpenAI, fine-tuning, prompt engineering).
- Опыт в задачах Computer Vision (YOLO, OCR, классификация, детекция).
- Опыт работы с NLP-задачами.
- Опыт построения ML-pipeline (Airflow, Prefect или аналоги).
- Опыт интеграции ML-моделей в production-системы.
- Опыт работы с большими объемами данных.
- Базовые знания SQL и реляционных БД.
ТРЕБОВАНИЯ:
-
- Опыт работы ML-Engineer / Data Scientist от 2 лет в коммерческих проектах.
- Опыт участия в проектах полного цикла: от исследования данных и выбора модели до промышленной эксплуатации.
- Опыт взаимодействия с backend-разработчиками и аналитиками.
- Опыт сопровождения и улучшения уже внедренных моделей.
- Желателен опыт работы в enterprise- или продуктовых проектах.