вакансия

#вакансия #гибрид #петербург Руководитель центра ML инжиниринга в Газпромнефть-Региональные продажи. 🔷 Ключевая задача: Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие Основные обязанности: 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. 🔷 Какого кандидата мы ищем: Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах Солидный опыт разработки и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML) Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow 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) Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги) Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами 🔷 Условия работы Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер 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 Социальный пакет Отклики ждем @Ritttka1