✅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

Ждем ваши отклики  в телеграм @Ritttka1