MLOps-инженер в Финтех
Компания: Яндекс
Локация: Санкт-Петербург
О компании
Яндекс — один из крупнейших игроков в области интернет-технологий в России. Компания разрабатывает и предлагает широкий спектр сервисов и продуктов, включая поисковую систему, платформы для графики, карты и финтех-сервисы. Яндекс активно внедряет машинное обучение и искусственный интеллект в свои продукты, разрабатывая решения, которые улучшают пользовательский опыт.
Ключевые факты:
- Основание: 1997 год
- Команда: более 10 000 сотрудников
- Продукты: поисковая система, Яндекс.Такси, Яндекс.Маркет, Яндекс.Новости и другие
- Финансовые решения и технологии в рамках услуг для бизнеса
О вакансии
Команда Финтех занимается созданием финансовых сервисов и инновационных технологий. Мы разрабатываем ML-платформу и набор инструментов для работы с моделями в продакшене, что позволяет нашим специалистам по данным эффективно использовать и автоматизировать процессы машинного обучения.
В этой роли вам предстоит развивать ML-платформу и поддерживать инструменты для Data Scientist. Вы будете заниматься автоматизацией обучения моделей, контролировать их стабильную работу и обеспечивать мониторинг в реальном времени. Наша цель — сделать процессы машинного обучения надежными, удобными и прозрачными.
Мы используем различные модели машинного обучения, такие как предсказание дохода или скоринг, а также разработки финансовых ассистентов, которые помогают пользователям выполнять операции без обращения в службу поддержки.
Чем предстоит заниматься:
- Развивать и поддерживать ML-платформу и инструменты для Data Scientist
- Обеспечивать стабильную работу моделей в рантайме
- Настраивать и развивать мониторинг систем
- Автоматизировать процессы обучения и деплоя моделей
Что мы предлагаем:
- Работа в команде с высококвалифицированными специалистами
- Участие в интересных проектах с использованием новейших технологий
- Возможности для профессионального роста и обучения
Обязанности
- Поддержка и развитие ML-платформы для Data Scientist
- Обеспечение стабильной работы моделей в производственной среде
- Настройка систем мониторинга и наблюдаемости
- Автоматизация пайплайнов обучения и деплоя моделей