ML engineer

Операционное совершенство; United States; Remote; USD 140,000 - 190,000; Full time

Benefits offered by this job

Remote work possible

Job summary

Операционное совершенство в России предлагает удаленную работу по развитию ИИ‑системы автоматизации оперативного управления для сферы добычи. Вакансия требует опыта ML в продакшене и сильных навыков Python (pandas/NumPy) и SQL, работы с временными данными и градиентным бустингом (LightGBM, CatBoost, XGBoost).

Ищем специалиста, готового работать с моделями в продакшне, обеспечивать воспроизводимость и качество решений.

Qualifications

• Высшее техническое образование обязательно.
• ML в продакшене от 4 лет: модели, которые работали в реальном процессе.
• Табличные и пространственно-временные данные: градиентный бустинг LightGBM, CatBoost или XGBoost; признаки по времени и графу.
• Вероятностные прогнозы: квантили, калибровка, pinball loss, покрытие интервалов.
• Честная оценка: разделение по времени, утечки, отложенный период, сравнение с базовой линией.
• Причинный вывод на практике и эксперименты A/B.

Responsibilities

• Разработка и внедрение ML-моделей для диспетчеризации производства на основе телеметрии.
• Обеспечение воспроизводимости обучения, версий моделей и данных.
• Мониторинг качества моделей и д Drift в продакшене; регресс по эталону.

Skills

ML in production

Python

SQL

Pandas

Polars

NumPy

scikit-learn

LightGBM

CatBoost

XGBoost

Model versioning

A/B testing

Education

Высшее техническое образование

Tools

LightGBM

CatBoost

XGBoost

Polars

Pandas

scikit-learn

Job description

Описание: Операционное совершенство – IT-компания, которая занимается разработкой, внедрением и сопровождением IT-продуктов для горнодобывающей отрасли, а также оказывает услуги по диспетчеризации производства на основе собственных IT-продуктов. Продукт: ИИ-система автоматизации оперативного управления. Принимает решения, которые раньше принимал диспетчер — в реальном времени, по потоку телеметрии от сотен подвижных объектов.

Задачи: Прогноз времени прибытия объекта к пункту по дорожной сети: с учётом загрузки, профиля и покрытия дороги, погоды, смены, водителя и загруженности участков. Результат — распределение, а не одно число: ядро решений учитывает неопределённость. Прогнозы длительности обслуживания, цикла и очереди на пункте. Измерение эффекта автономных решений: сколько времени и объёма дало решение по сравнению с тем, что было бы без него. Методика на исторических данных и дизайн экспериментов на площадке. Данные из телеметрии: пропуски, дубли, сдвиг часов, выбросы, новые объекты и водители. Признаки, которые считаются одинаково при обучении и на потоке. Вывод моделей в поток: инференс в процессоре в бюджете задержки, версии моделей, откат. Мониторинг качества и дрейфа в продакшене; регресс на эталонном наборе, который блокирует выкат модели хуже текущей.

Требования: Высшее техническое образование обязательно. ML в продакшене от 4 лет: модели, которые работали в реальном процессе. Табличные и пространственно-временные данные: градиентный бустинг LightGBM, CatBoost или XGBoost; признаки по времени и графу; категории и значения, которых не было в обучении. Вероятностные прогнозы: квантили, калибровка, pinball loss, покрытие интервалов. Честная оценка: разбиение по времени, поиск утечек, отложенный период, сравнение с базовой линией, метрики по срезам. Причинный вывод на практике: смещение отбора, взвешивание и модели исхода, A/B и switchback-эксперименты, когда объекты влияют друг на друга. Python: pandas или polars, numpy, scikit-learn; код, который читают другие: типизация, тесты. SQL: оконные функции и агрегаты. Вывод моделей: воспроизводимое обучение, версия модели и данных, сериализация, задержка инференса. Ежедневная работа с ИИ-агентами для кода: данные, признаки, эксперименты, тесты. Вы можете показать, что поручили агенту, как проверили результат и какую ошибку агента поймали. Можешь выполнить тестовое задание и пройти техническое интервью.

Условия: Возможность работать из любой точки мира. ИТ аккредитация. Программа корпоративных привилегий BestBenifit. ДМС со стоматологией. Доступ к обучению английскому языку. Возможность проходить курсы и тренинги по развитию в сфере вашей специальности. Участие в интересных и сложных проектах в области искусственного интеллекта.