ML TechLead [Governance]

Мы постоянно развиваем текущие проекты и запускаем новые, чтобы сделать жизнь наших клиентов проще, интереснее, и сейчас в поисках опытного ML TechLead. Команда находится в самом начале пути и будет работать над высокоуровневой промышленной платформой, которая работает как «мозг» предприятия, находясь над уровнем традиционных систем АСУ ТП (SCADA, MES, DCS). руководить командой Data Scientists и ML-инженеров (планирование спринтов, распределение задач, код-ревью); определять стек технологий и стратегию разработки под конкретные задачи (предиктивное обслуживание, оптимизация режимов); разрабатывать AI-решения: проектирование архитектуры и сценариев взаимодействия AI-агентов, интеграция LLM (Open Source и проприетарные) с промышленными данными; заниматься реализацией RAG-систем для работы с технической документацией, регламентами и историей аварий; разрабатывать модели Цифровых двойников (создание и валидация гибридных моделей (Physics-informed Neural Networks, Data-driven + Physics-based); разрабатывать алгоритмы прогнозирования (Time Series Forecasting) и обнаружения аномалий (Anomaly Detection), оптимизировать гиперпараметры и переобучать модели на потоковых данных; заниматься построением конвейеров данных (Data Pipelines) от сбора с АСУ ТП до обучения моделей, организовывать мониторинг моделей и их автоматического переобучения; участвовать в декомпозиции задач вместе с Domain Expert, оценивать реализуемость AI-гипотез; принимать личное участие в решении архитектурных и математических проблем, возникших в процессе разработки (например, как обучить модель на малом количестве данных об аварии). опыт работы минимум 5 лет в разработке ML-решений, из них минимум 3 года в роли Tech Lead или Senior ML Engineer; опыт работы в сфере промышленности (желательно понимание специфики промышленных данных, опыт работы с данными из SCADA/IIoT систем); глубокое понимание жизненного цикла ML-модели (End-to-End MLOps); практический опыт работы с LLM (Fine-tuning, RAG, Prompt Engineering, Agentic workflows); знание фреймворков: LangChain, LlamaIndex, Haystack, vLLM, Ollama; опыт работы с векторными базами данных (Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma); уверенное владение теорией вероятностей, статистикой, линейной алгеброй и оптимизацией; опыт работы с Time Series (Prophet, ARIMA, LSTM, Transformer-based models для временных рядов); понимание методов Physics-informed ML (машинное обучение с учетом физических законов); продвинутый Python (asyncio, multiprocessing, оптимизация); опыт работы с фреймворками глубокого обучения: PyTorch (обязательно), TensorFlow; знание инструментов развертывания: Docker, Kubernetes, CI/CD для ML (MLflow, Kubeflow). профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше; внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации; участие во внешних IT-конференциях. Мы выступаем на HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг и даже проводим собственную конференцию по архитектуре True Tech Arch; полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку. А еще: ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию; страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальную помощь в сложных жизненных ситуациях; отпуск 28 календарных дней; прием врачей общей практики и массаж в офисе; мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких; подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.