Напиши текст вакансии для должности "ML Engineer / Python Developer". Название компании: "РАБЛЗ". Расположение: Москва. График работы: Гибкий график. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Git', 'PyTorch', 'Docker', 'Machine Learning', 'Unix', 'ML'

О компании: Rubbles занимается разработкой DS-продуктов для крупных бизнесов. Например: систем предсказания спроса на товары в ритейле и fmcg, рекомендательных систем, систем предсказания поломок оборудования, поисковых систем для онлайн-магазинов, систем оптимизации производства в промышленности и т. п. Среди клиентов многие лидеры своих индустрий: Пятёрочка, Дикси, Газпромнефть, Альфа-Банк, Сбербанк, Перекрёсток, Открытие, Алроса, Mars, KFC и многие другие. За три последние года компания выросла в 12 раз по выручке (а по прибыли ещё больше) и планирует продолжать рост. О команде: У нас небольшая и опытная команда (чуть более 100 человек), многие сотрудники — выпускники МГУ, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, ШАД Яндекса, бывшие сотрудники Яндекса, Google, Samsung, Тинькофф, Rambler, Booking, есть грандмастер Kaggle (однако всё это, разумеется, не является ограничением для кандидатов — мы смотрим на навыки, а не на регалии). Какие продукты надо разрабатывать: У нас активно растёт команда разработки ML и аналитических продуктов и инструментов, переиспользуемых между проектами с различными заказчиками нашей компании. Основные пользователи этих продуктов и инструментов — наши data-специалисты (DS, DE, DA) на проектах с заказчиками. Примеры таких продуктов и инструментов:   Переиспользуемые шаблоны ml-пайплайнов для типовых задач (рекомендательные системы, системы прогнозирования спроса на товары, поисковые системы по товарам в интернет магазинах и т. п.),   Переиспользуемые библиотеки признаков для задач из пункта выше, которые были бы применимы на разных проектах компании,   Система автоматизации разворачивания ML-инфраструктуры для проектов,   Система версионирования экспериментов и пайпланизации для проектов,   Система для сёрвинга моделей,   Система тестирования данных.   Сейчас идеальное время для того, чтобы присоединиться к этой команде — задач много, стадия раняя, амбиции и готовность вкладываться в это направление у компании большие. Кого мы ищем: Задач много и они очень разные — какие-то больше с уклоном в data science, а какие-то больше в разработку или даже devops. Поэтому и описание роли довольно широкое: ML Engineer / Data Scientist с уклоном в качественную разработку / Python Developer. Обязанности:   Написание качественного кода на Python для решения задач из списка выше (ваши пожелания по задачам обсуждаются индивидуально, но сейчас рук не хватает везде, поэтому мы наверняка сможем учесть ваши пожелания),   Активное участие в формировании требований к продуктам и инструментам совместно с боевыми датасаентистами, менеджерами и другими коллегами.   Минимальные требования:   Unix   Python   Опыт работы с продакшном   Знание базового ML   Docker   Git   Ещё смотрим на знание:   Gitlab / Github   Kubernetes   Spark   Airflow/Prefect   MLFlow/ KubeFlow/ DVC   и других схожих инструментов.   У нас:   Полная или частичная удаленная работа при желании;   Компания растёт быстро (12х за последние три года), так что постоянно появляются новые зоны ответственности, которые мы с удовольствием передадим в надёжные руки;   Performance review каждые два месяца, регулярное обсуждение направлений роста с руководителем, профессиональный рост за счёт плотной работы с опытными коллегами;   Оформление полностью белое по ТК РФ;   ДМС (включая стоматологию) в хороших клиниках Москвы и Московской области;   Уютный 24/7 офис в центре Москвы (2 минуты от м. Сухаревская) со всем необходимым для комфортной работы.