Senior Machine Learning Engineer

Про посаду

Ми шукаємо досвідченого Senior Machine Learning Engineer для приєднання до нашої віддаленої команди в Києві, Україна. Успішний кандидат відіграватиме ключову роль у розробці, розвитку та управлінні нашим ML-піплайн, дотримуючись стандартів галузі. На цій посаді ви будете зосереджені на створенні, впровадженні, підтримці, діагностиці та вдосконаленні кроків у ML-піплайн. Ви також будете відігравати важливу роль у керівництві та внесенні вкладу у розробку та впровадження точок прогнозування ML. Співпраця з системними інженерами для створення середовища управління життєвим циклом ML та вдосконалення практик кодування є важливою. Ми запрошуємо тих, кого мотивує інноваційність, приєднатися до нашої динамічної команди.

Обов'язки

• Сприяти розробці, розвитку та управлінню ML-піплайн з дотриманням кращих практик
• Розробляти, впроваджувати, підтримувати, діагностувати та вдосконалювати етапи ML-піплайн
• Керувати розробкою та впровадженням точок прогнозування ML
• Співпрацювати з системними інженерами для створення середовища управління життєвим циклом ML
• Писати специфікації, документацію та керівництва для користувачів для додатків
• Вдосконалювати практики кодування та організовувати репозиторії в науковому робочому процесі
• Налаштовувати піплайни для різних проектів
• Виявляти технічні ризики та розбіжності та формулювати плани пом'якшення
• Співпрацювати з дата-сайєнтистами для операціоналізації прогнозних моделей, розуміння цілей та цілей моделей, розроблених дата-сайєнтистами, і створення масштабованих піплайнів підготовки даних

Вимоги

• 3+ роки досвіду програмування, бажано в Python, з міцними знаннями SQL
• Глибокий досвід MLOps (наприклад, Sagemaker, Vertex, Azure ML)
• Середній рівень володіння Data Science, Data Engineering та DevOps Engineering
• Принаймні один проект, впроваджений у виробництво на посаді MLE
• Експертне знання кращих практик інженерії
• Практичний досвід впровадження Data Products за допомогою Apache Spark Ecosystem (Spark SQL, MLlib/SparkML) або альтернативних технологій
• Знання технологій Big Data (наприклад, Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra, GCP BigQuery, AWS Redshift, Apache Beam)
• Досвід роботи з інструментами автоматизації управління піплайнами та робочими процесами даних, такими як Airflow, Argo Workflow
• Досвід у різних парадигмах обробки даних, таких як batch, micro-batch, streaming
• Практичний досвід роботи з принаймні одним великим хмарним провайдером, включаючи AWS, GCP, Azure
• Досвід впровадження ML-моделей у складні дата-драйвоні системи
• Знання DS з використанням Tensorflow, PyTorch, XGBoost, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Pandas, Keras, Spacy, HuggingFace, Transformers
• Досвід роботи з різними типами баз даних, включаючи реляційні, NoSQL, графові, документні, стобцеві, часові ряди

Буде плюсом

• Практичний досвід роботи з інструментами або технологіями Databricks MLOps, такими як MLFlow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX)
• Досвід роботи з інструментами тестування продуктивності, такими як JMeter або LoadRunner
• Знання технологій контейнеризації, таких як Docker

Ми пропонуємо

З нами ви можете:

• Працювати за гнучним графіком дистанційно або з будь-якого з наших комфортних офісів або коворкінгів в Україні
• Отримувати необхідне обладнання для виконання своїх робочих завдань
• Міняти проекти та технологічні стеки всередині EPAM
• Набувати досвіду в різних бізнес-доменах (Страхування, Електронна комерція, Охорона здоров'я, Фінанси, Подорожі, Медіа, Штучний інтелект та інше)
• Можливості переїзду для відповідних кандидатів, залежно від посади та відкритих вакансій в інших офісах EPAM
• Брати участь у волонтерських, благодійних програмах та спільнотах (як технічних, так і за інтересами)

Ми фокусуємось на вашому професійному зростанні:

• Ви можете планувати свій індивідуальний кар'єрний шлях разом зі своїм менеджером
• Отримувати регулярний зворотний зв'язок від колег
• Вдосконалювати англійську мову безкоштовно з сертифікованими викладачами (Клуби розмови, курси підготовки до інтерв'ю з клієнтами тощо)
• Отримувати можливість проходити безкоштовне навчання та сертифікацію в хмарах AWS, GCP або Azure
• Користуватися внутрішньою програмою E-learn (понад 18 200 спеціалізованих навчальних та наставницьких програм)
• Отримувати доступ до корпоративних акаунтів на LinkedIn Learning, Get Abstract та інших партнерських ресурсах
• Навчатися в Школі архітектури рішень EPAM з інструкторами, які є практикуючими архітекторами
• Розвиватись як лідер, приєднуватись до школи управління доставкою, управління ресурсами, основ лідерства та інше
• Брати участь у внутрішніх спільнотах (понад 500 зустрічей, технічних дискусій, сесій мозкового штурму, онлайн-подій та конференцій щорічно)

Що ми пропонуємо:

• Відпустку та лікарняні (включаючи лікарняний лист без медичного сертифіката)
• Широкий спектр програм добровільного медичного страхування, що надають як медичне лікування, так і різні профілактичні опції (включаючи спортивні заходи)
• Медичне страхування для членів сім'ї за корпоративними тарифами
• Підтримка компанії під час важливих життєвих подій (народження дитини або усиновлення, одруження тощо)
• Підтримка психологічного комфорту: знижки на послуги від фахівців з психічного здоров'я або коучів, тематичні тренінги
• Програма E-kids - безкоштовна програма навчання програмуванню для дітей співробітників EPAM