в Газпромнефть-Региональные продажи.

Ключевая задача: Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие Основные обязанности:

• Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений.
• Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики).
• Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика).
• Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем.
• Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями.
• Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных.
• Развитие Команды & Экспертизы: Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений.
• Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения.

Какого кандидата мы ищем:

• Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах
• Солидный опыт разработки (более 3х лет) и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн
• Руководящий опыт в сфере ML, data science, AI от 1,5 лет (в подчинении более 4х сотрудников)
• Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow