Н
Senior ML-разработчик / Программист машинного обучения / ML-Engineer
НАСКА
Нижний Новгород
≈ от 3,6 тыс. $ · от 3,1 тыс. €
от 280 000 ₽
🏢 Офис
Senior
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
NASCA — аккредитованная IT-компания с 14-летним опытом разработки высоконагруженных программных решений для финтех-индустрии.
Наши проекты — это технически сложные и высоконагруженные системы с развитой серверной инфраструктурой, что создает увлекательные и нестандартные задачи.
Мы ищем инженера по ML, который поможет в создании системы для проверки данных и моделей ML. Идеальный кандидат не должен торопиться с выполнением задач, вместо этого он должен глубоко погружаться в код и быть внимательным к деталям.
В связи с расширением штата мы в поисках Senior ML- разработчика!
КАК МЫ РАБОТАЕМ
•Официально трудоустраиваем в аккредитованную IT-компанию;
•Предлагаем привлекательный пакет компенсаций, конкурентоспособную заработную плату - размер оклада определяется по результатам технического собеседования (от 280 000 руб для специалиста уровня Senior), премирование по результатам работы и выполнения целей и другие льготы;
•У нас стандартная «пятидневка», в которой мы поддерживаем work-life balance, предоставляя гибридный формат работы и дополнительные Days-off;
•Мы не только работаем, но и отдыхаем, устраивая корпоративные мероприятия;
•Наш open space находится в центре города и полностью оборудован для комфортной и продуктивной работы;
•Мы поддерживаем профессиональное развитие наших сотрудников и поощряем эксперименты и инновации, предоставляя сотрудникам ресурсы через обучение, менторство, обмен знаниями и идеями.
МЫ ЖДЕМ КОЛЛЕГУ, КОТОРЫЙ ИМЕЕТ
•Опыт в промышленном ML от 5 лет, включая полный цикл: исследование → прототип → production;
•Опыт создания более 40 рабочих моделей и не менее 10 развернутых в прод;
•Глубокое владение time-series forecasting, sequence modeling, feature engineering на высокочастотных потоковых данных;
•Опыт построения и оптимизации моделей для low-latency inference (микросекунды–миллисекунды);
•Практический опыт с reinforcement learning и/или online learning в задачах принятия решений в реальном времени;
•Понимание статистических методов оценки неопределённости, моделирования рисков и обнаружения аномалий;
•Опыт работы с LLM (fine-tuning, RAG, интеграция в аналитические пайплайны);
•Навыки валидации моделей: сравнение симуляционных и production-результатов, обнаружение data/concept drift;
•Опыт с облачными платформами (AWS/GCP/Azure) и высоконагруженными data-пайплайнами;
•Владение Python (C/C++ — преимущество);
•Способность доносить сложные результаты исследований до нетехнической аудитории.
ЧЕМ ВАМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ
•Проектировать и развивать ML-модели для прогнозирования в условиях потоковых данных с жёсткими требованиями к латентности;
•Разрабатывать системы автоматического принятия решений на основе предиктивных моделей;
•Строить и совершенствовать feature engineering пайплайны на высокочастотных данных;
•Исследовать и внедрять подходы для оценки неопределённости, моделирования рисков и адаптации моделей к меняющимся условиям среды;
•Разрабатывать фреймворки для симуляции, backtesting и сопоставления симуляционных результатов с production-метриками;
•Интегрировать LLM в аналитические и исследовательские процессы команды;
•Оптимизировать inference-пайплайны для минимизации задержки и максимизации пропускной способности;
•Взаимодействовать с командой аналитиков, исследователей и разработчиков инфраструктуры.
КАК ПОПАСТЬ К НАМ В КОМАНДУ
•Откликнуться на вакансию;
•Заполнить анкету соискателя;
•Выполнить тестовое задание.
•Увидев отклик, наш рекрутер вышлет все ссылки на задания, после свяжется с вами в течение нескольких дней и расскажет о дальнейших шагах.
Присоединяйся! Вместе мы создаем будущее финансовых технологий!
Похожие вакансии
Настоящий работодатель никогда не попросит перевести деньги, продиктовать код из SMS, войти под чужим аккаунтом или поставить непонятное приложение. Столкнулся с таким при отклике — прекращай переписку и расскажи нам в чате с основателем или через форму обратной связи.