Науковий спеціаліст із прикладних даних / Інженер з машинного навчання (розвідка рішень)

Ми шукаємо фахівця з прикладних даних або інженера з машинного навчання, орієнтованого на продукт, який допоможе створювати, поставляти та масштабувати продукти на базі машинного навчання, які безпосередньо покращують те, як наші клієнти приймають рішення, управляють своїм бізнесом і обслуговують власних користувачів.
Це не лише дослідницька посада, ні службово-орієнтована посада внутрішнього аналітика. Нам потрібен хтось, хто вивчив машинне навчання від визначення проблеми через експерименти, розгортання виробництва, вимірювання, ітерації та довгострокове володіння. Ви розумієте, що чудові моделі точні не лише в блокнотах — вони придатні для використання, пояснення, вимірювання, масштабування та цінні в реальному продукті.
Незалежно від того, чи ваше минуле значною мірою схиляється до Data Engineering/ML Ops чи Applied Data Science, у вас є сильне упередження до доставки та зацікавленість у поєднанні обох світів, щоб втілити в життя ШІ.
ЩО ВИ РОБИТИМЕТЕ:

Розробка та підтримка ШІ

•
Наскрізне володіння машинним навчанням: сприяйте розробці можливостей машинного навчання (прогнозування, рекомендації, рейтинг, оптимізація або аналіз рішень), які забезпечують клієнтські продукти SaaS.

•
Конвеєр і розробка моделей: створюйте надійні конвеєри даних і функцій разом із моделями від відкриття до експериментування, перевірки, розгортання та моніторингу.

•
Інтеграція продукту: співпрацюйте з менеджерами з продукту та розробниками програмного забезпечення, щоб інтегрувати машинне навчання безпосередньо в робочі процеси продукту, взаємодію з користувачами та інструменти прийняття рішень.

•
Прагматичне прототипування: швидко переходьте від прототипу до виробництва, збалансовуючи точність, можливість інтерпретації, затримку, зручність обслуговування та вплив на бізнес.

Власність і стратегія екосистеми

•
Оцінка та експериментування: визначте стратегії оцінювання в автономному та онлайн-режимі, включаючи якість моделі, дрейф і надійність. Розробіть A/B-тести та механізми причинного вимірювання, щоб довести, що функції ML покращують результати для клієнтів.

•
Справність даних і цикли зворотного зв’язку. Співпрацюйте з командами обробки даних, щоб переконатися, що моделі підтримуються високоякісними функціями, водночас створюючи цикли зворотного зв’язку, щоб з часом покращувати роботу продукту.

•
Підтримка платформ і MLOps: допомога в управлінні та оптимізації інфраструктури хмарних даних, забезпечуючи достовірну інформацію та проактивне керування справністю даних, перш ніж це вплине на користувачів.

Продуктовий і технічний напрямок

•
Стратегічне судження: вирішуйте, коли використовувати традиційне машинне навчання, статистичне моделювання, LLM, евристику чи простішу логіку продукту. Робіть практичні компроміси між складністю моделі та впливом на клієнтів.

•
Вплив дорожньої карти: чітко повідомте, що ML може, а що не може вирішити, щоб вплинути на рішення дорожньої карти, допомагаючи визначити, де машинне навчання може створити справжню диференціацію продукту.

•
Наставництво: наставляйте та наставляйте інших спеціалістів із обробки даних, інженерів МЛ, аналітиків і міжфункціональних партнерів щодо найкращих практик МЛ.

ХТО ВИ Є:

•
Перевірений конструктор: ви перемістили машинне навчання в реальні продукти. Вам зручно починати з неоднозначної проблеми продукту, з’ясовувати, чи ML є правильним рішенням, створювати його та вимірювати, чи воно спрацювало.

•
Product-First Architect: Ви дбаєте про вплив продукту так само, як і про продуктивність моделі. Ви знаєте, що модель із дещо нижчою точністю, але вищою довірою, швидшим висновком, кращою зрозумілістю та сильнішим сприйняттям користувачами є кращим рішенням щодо продукту.

•
Мультидисциплінарний виконавець: Ви розумієте, що модель хороша настільки, наскільки хороша конвеєрна система, що її подає. Ви надаєте перевагу зручності використання, «Часу для розуміння» та довірі клієнтів так само, як і ефективності коду.

ЩО ВИ ПРИНЕСЕТЕ:

•
Досвід: 3+ роки (ідеально 5+) професійного досвіду в прикладній науці про дані, машинному навчанні або розробці машинного навчання, включаючи практичний досвід створення та доставки моделей у виробничі продукти. Досвід роботи з продуктами SaaS високо цінується.

•
Технічне ядро: міцні навички Python і практичний досвід роботи з прикладними бібліотеками та фреймворками ML (наприклад, Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow). Потрібні серйозні знання SQL.

•
Глибина ML і моделювання: глибоке розуміння навчання під наглядом, прогнозування, рейтингування, системи рекомендацій, оптимізація або статистичне моделювання. Важливо мати досвід роботи з недосконалими наборами даних про реальні продукти.

•
Операції та оркестровка: Знайомство з концепціями MLOps (версіювання моделі, конвеєри функцій, оркестровка через Airflow/dbt/Dagster, моніторинг, виявлення дрейфу) і сучасні платформи даних (наприклад, Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks).

•
Хмарна інфраструктура: практичний досвід роботи в хмарних середовищах (AWS, GCP або Azure).

•
Комунікація та співпраця: чудові комунікативні навички зі здатністю чітко пояснювати складні технічні компроміси зацікавленим сторонам, які займаються продуктом, розробкою та нетехнічним бізнесом.

БОНУСНІ БАЛИ ЗА:

•
Досвід роботи з аналізом рішень, прогнозуванням, моделюванням поведінки клієнтів, оптимізацією робочої сили/маршруту або продуктами оперативного аналізу.

•
Досвід роботи з LLM, GenAI або агентськими робочими процесами, застосованими до випадків використання реальних продуктів.

•
Попередній досвід роботи в якості старшого або провідного наукового співробітника, відповідального за керівництво технічним напрямком.

ЩО ВАМ ВАРТО ЗНАТИ ПРО НАС:

• Ми розслаблені, але застебнуті. Ми пропонуємо невимушену робочу обстановку та гнучкість дистанційної роботи та маємо пристрасть до розробки креативних, інноваційних найкращих у своєму класі рішень, які безпосередньо сприяють успіху наших клієнтів

• Ми глибоко дбаємо про це та надаємо послуги та рішення, які справді змінюють життя наших клієнтів та їхній бізнес

• Ми відкрито приймаємо інших такими, якими вони є, і будуємо міцні партнерські відносини, засновані на довірі

• Командна робота та співпраця є ключовими для того, щоб допомогти нашим колегам і клієнтам вирішити їхні проблеми

• Наша команда енергійна, весела, від природи допитлива та прагне вплинути, ми запрошуємо вас приєднатися до нас!

ЛЮБІТЬ ТЕ, ЩО ВИ РОБИТЕ, НЕ ЗВАЖИВО, ДЕ ВИ ЦЕ РОБИТЕ:...

Джерело: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/147495-applied-data-scientist-machine-learning-engineer-decision-intelligence)