Напиши текст вакансии для должности "Machine Learning Engineer на Computer Vision направление". Название компании: "Газпром-медиа Развлекательное телевидение (ГПМ РТВ)". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'PostgreSQL', 'Django Framework', 'SQL', 'Git', 'Airflow', 'MLFlow'

Кого ищем: Machine Learning Engineer (Middle/Senior) на Computer Vision направление О команде: ДУД отвечает за централизованный сбор, хранение, обработку и анализ данных из всевозможных источников холдинга, создание новых продуктов на основе данных. ДУД состоит из команд разработки, тестирования, эксплуатации, продуктовых аналитиков и специалистов по анализу данных (DS). Проект: Система разметки архивных видео для телеканалов (десятки тысяч часов) Задачи:   Построение системы быстрого поиска контента в видео по тегам   Разработка высоконагруженных end-to-end web-сервисов на базе ML-моделей из прототипов, предоставленных DS/DL-командами; плюс к этому умение разработать базовые ML-модели и бейзлайны, взятые из туториалов или пейперов, при отсутствии прототипов   Построение DAGов   Оптимизация существующих web-сервисов и ML-моделей внутри них   автоматизация ETL-процессов сбора данных для ML-сервисов (самостоятельно и совместно с DE)   Разработка и поддержка чеков полноты данных для статистического анализа и машинного обучения   Контроль за CI/CD приложений, помощь в реагировании на инциденты   Настройка мониторинга метрик качества моделей   Поддержание высокого уровня культуры написания и тестирования кода   Требования:   Опыт разработки ПО от 2 лет   Опыт внедрения ML моделей в продакшен   Pipeline-friendly - опыт выстраивания многостадийных DAGов - Airflow, MLFlow, DVC   Data-search-friendly - опыт с системами быстрого поиска контента Faiss/Annoy/NMSLIB/Milvus   Web-friendly: понимание основных частей, из которых состоит web-приложение, опыт с Celery, поверхностное знание Python Django или опыт с аналогичными фреймворками (Flask/FastAPI/Java Spring)   Dl-friendly: знание фреймворков для deep learning (PyTorch, TensorFlow)   Dl-inference-friendly: знание стека для оборачивания DL моделей в inference мод (ONNX, TensorRT)   Ml-friendly: знание python-стека, Numpy, Scipy, Sklearn, Pandas, XGBoost/CatBoost   Database-friendly: опыт с одной или несколькими RDBMS/NoSQL/Key-Value (PostgreSQL, ClickHouse, Redis/Ignite), написание SQL-запросов   Broker-friendly: опыт с Kafka/RabbitMQ   Docker-friendly: базовое понимание работы с контейнерами   Unix-friendly: bash, sed, awk, find, grep, ssh   Ggit-friendly: знание git, командная работа с репозиторием, понимание различных workflows   Gof-friendly: понимание ООП, знание основных шаблонов проектирования приложений   People-friendly: культура документирования своих решений\кода, соблюдение codestyle, code review   Условия:  Knowledge sharing и профессиональный рост Возможность принимать участие в конференциях и проходить обучение ДМС со стоматологией после испытательного срока Доплаты по больничному листу (до 15 дней в году) Трудоустройство по ТК РФ