ML Engineer

Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.

Предлагаем присоединиться в роли ML Engineer и работать над проектом заказчика.

Заказчик – это российское подразделение американской семейной компании одного из крупнейших производителей продуктов питания и кормов для животных. Компания работает на рынке России и стран СНГ с 1991 года.

• реализовывать переменные, ограничения и целевые функции по согласованной математической спецификации;
• развивать ядро plan-optimizer, слои модели, solver adapters и отображение решения;
• поддерживать интеграции с OR-Tools, PySCIPOpt и утверждёнными промышленными решателями;
• развивать data access: БД, S3, bundle-форматы, валидацию и сериализацию данных;
• оптимизировать скорость построения модели, потребление памяти и обработку крупномасштабных сценариев;
• поддерживать Airflow/Kubernetes-запуски, конфигурации и диагностику статусов решателя;
• покрывать модель unit-, functional-, integration- и regression-тестами;
• совместно с OR Engineer доказывать соответствие кода математической спецификации.

• опыт работы в роли ML Engineer от 3-х лет;
• опыт работы в продуктовых командах или над сложными корпоративными системами;
• наличие высшего технического образования в области математики, информационных технологий, физики или прикладных наук либо релевантный практический опыт;
• навыки работы с временными рядами и прогнозированием спроса;
• навыки работы с математической статистикой, классическим ML, градиентным бустингом;
• опыт проведения backtesting, применения time-series cross-validation, контроля утечек;
• опыт работы с метриками прогноза и анализа качества по сегментам;
• опыт работы с инструментами для анализа данных: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels;
• навыки SQL и самостоятельная проверка качества данных;
• навыки тестирования алгоритмов и воспроизводимости экспериментов;
• умение объяснить результаты бизнесу и инженерной команде.