Описание должности
Как ключевой член технической команды компании, кандидат будет отвечать за внедрение инноваций в исследованиях и разработке алгоритмических моделей. Это включает руководство сквозными процессами от предварительной обработки данных и feature engineering до технической реализации алгоритмов на основе правил. Роль требует глубокого вовлечения в создание масштабируемых алгоритмических архитектур и разработку передовых моделей с использованием фреймворков машинного и глубокого обучения. Эти модели будут стратегически применяться для решения сложных бизнес-задач и повышения производительности продукта. Кроме того, кандидат будет самостоятельно поддерживать жизненный цикл разработки алгоритмов для бизнес-продуктов, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с командами фронтенд-разработки и тестирования. Сотрудничество будет включать участие в комплексных НИОКР, таких как очистка данных, проектирование алгоритмов, оптимизация производительности, развертывание и отслеживание пользовательского фидбека. Позиция требует активного подхода к выявлению технических проблем и предложению решений на основе данных для улучшения результатов продукта.
Ключевые обязанности
- Руководство проектами исследований и разработки алгоритмических моделей с акцентом на предварительную обработку данных, feature engineering и реализацию алгоритмов на основе правил
- Проектирование и создание масштабируемых алгоритмических архитектур для различных бизнес-приложений
- Разработка и внедрение моделей машинного и глубокого обучения для оптимизации бизнес-процессов
- Межфункциональное сотрудничество с командами фронтенд-разработки и тестирования для обеспечения интеграции алгоритмов
- Выполнение комплексных процессов очистки и предварительной обработки данных
- Участие в проектировании и реализации алгоритмов для разработки продукта
- Применение методов оптимизации производительности для повышения эффективности моделей
- Контроль процессов развертывания и мониторинг производительности системы после внедрения
- Отслеживание пользовательского фидбека для выявления областей улучшения и доработки алгоритмов
- Проведение технического анализа для согласования алгоритмических решений с бизнес-целями
- Документирование рабочих процессов алгоритмов и поддержание технических спецификаций для команды
- Отслеживание новых алгоритмических технологий и лучших отраслевых практик
- Координация со стейкхолдерами для определения требований к разработке алгоритмов
- Проведение итеративного тестирования и валидации алгоритмических моделей
- Разработка прототипов решений для новых бизнес-сценариев
- Сотрудничество в разработке стратегий управления данными для обучения алгоритмов
- Внедрение автоматизированных систем мониторинга производительности алгоритмов
- Проведение анализа первопричин сбоев или неэффективности моделей
- Создание документации по развертыванию и обслуживанию алгоритмов
- Участие в технических обзорах для обеспечения качества и соответствия алгоритмов
Требования к кандидату
- Магистерская степень или выше в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин
- 5+ лет практического опыта в разработке алгоритмов и машинном обучении
- Подтвержденный опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как TensorFlow или PyTorch
- Сильные знания в методах предварительной обработки данных и feature engineering
- Опыт создания масштабируемых алгоритмических архитектур для корпоративных приложений
- Отличное понимание стратегий оптимизации производительности и развертывания
- Владение языками программирования, включая Python, R и SQL
- Способность эффективно сотрудничать с межфункциональными командами
- Сильные аналитические навыки с опытом принятия решений на основе данных
- Опыт работы с облачными платформами для развертывания алгоритмов (AWS, Azure, GCP)
- Знание CI/CD-процессов для разработки и тестирования моделей
- Отличные коммуникативные навыки для презентации технических результатов нетехническим стейкхолдерам
- Способность документировать сложные рабочие процессы алгоритмов и технические спецификации
- Опыт работы с системами контроля версий (Git) для управления кодом
- Сильные навыки решения проблем с подтвержденным опытом инновационных решений
- Знание принципов управления данными и этических практик ИИ
- Опыт работы с обработкой данных в реальном времени и потоковыми алгоритмами
- Способность работать самостоятельно, сохраняя командное взаимодействие
- Владение метриками оценки алгоритмов (точность, precision, recall)
- Опыт мониторинга и обслуживания моделей в производственных средах