Напиши текст вакансии для должности "Machine Learning Engineer (Lead)". Название компании: "Газпром-медиа Развлекательное телевидение (ГПМ РТВ)". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Git', 'PostgreSQL', 'SQL', 'Linux'

  Наша команда расширяется, постим новую вакансию MLE, теперь уже лида!Компания: ГПМ Дата (ex. Uma.Tech, входит в холдинг “Газпром-медиа”)Проекты: рекомендательная система видеоконтента на сайте онлайн-кинотеатра Premier.One и другие ml сервисы с акцентом на python. Также предстоит заниматься задачами ML и MLOps в проектах CV: переносить best practices с проектов рекомендательных систем в проекты CV. Задачи:- разработка высоконагруженных end-to-end web-сервисов на базе ML-моделей из прототипов, предоставленных DS/DA-командами; плюс к этому умение разработать базовые ML-модели и бейзлайны, взятые из туториалов или пейперов, при отсутствии прототипов- 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- менторство над инженерами среднего уровня Требования: - опыт разработки ПО от 2 лет- web-friendly: понимание основных частей, из которых состоит web-приложение, поверхностное знание Python Django + Celery или опыт с аналогичными фреймворками (Flask/FastAPI/Java Spring)- ml-friendly: знание python-стека, Numpy, Scipy, Sklearn, Pandas, XGBoost/CatBoost- recommender-friendly: опыт в создании рекомендашек, implicit/LightFM/kNN search/MF- 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: понимание работы с контейнерами- unix-friendly: bash, sed, awk, find, grep, ssh- git-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 Будет плюсом:- опыт внедрения ML моделей в production- знание фреймворков для deep learning PyTorch и TensorFlow- знание стека для оборачивания DL моделей в inference мод ONNX/TensorRT- опыт с инструментами Airflow, MLFlow, DVC- опыт с NLP: gensim, nltk, bigartm- опыт проверки статистических гипотез- опыт интерпретации качества полученных моделей- opensource contribution/pet projects со ссылками на BitBucket/GitHub/GitLab Что предлагаем:- Knowledge sharing!- Healthy команда :)- ДМС после испытательного срока- Доплаты по больничному листу (до 15 дней в году)- ТК РФ- Работаем удаленно, и можно ездить в офис на м.Киевская