Компания «АСТОР» с 2000 года занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных программных продуктов для автоматизации розничной торговли. Цифровая экосистема продуктов компании включает в себя решения класса ERP, eComerce, SCM, Loyalty&CRM, ShelfSpace, WMS, TMS, Analytics. “АСТОР” — отраслевой лидер. Мы следим за технологическими трендами, и активно применяем современные технологии (AI, ML, BigData, Mobile, WEB и тд), чтобы помочь нашим клиентам повысить эффективность своих операций.
Мы ищем Middle ML-инженера , который будет самостоятельно реализовывать полный цикл работы над ML-задачами: от подготовки данных до выбора моделей, обучения и оценки результатов. Ключевые направления — классический ML (сегментация, прогнозирование, классификация) и Computer Vision. Ты будешь работать в тесной связке с бизнес-заказчиками, переводя их задачи в рабочие ML-решения.
Чем ты будешь заниматься:
– Реализация ML-решений по бизнес-задачам: сегментация клиентов (RFM и др.), прогнозирование временных рядов, классификация
– Подготовка, очистка и feature-инжиниринг данных с использованием Apache Spark / PySpark
– Выбор и обучение моделей, оценка качества (RMSE, MAE, Precision/Recall, F1 и др.) и итеративное улучшение
– Сборка воспроизводимых решений в Jupyter Notebook с документированием экспериментов
– Разработка и внедрение решений Computer Vision: детекция, распознавание и классификация объектов на изображениях и видео
– Работа с большими объёмами данных через Apache Spark / Hive / PySpark
Чего мы ждем от тебя:
Опыт работы с со следующими технологиями обязателен:
Big Data и обработкой данных
– Apache Spark, Apache Hive, PySpark
– Spark MLlib
– Jupyter Notebook / JupyterLab
Machine Learning
– Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
– PyTorch
– Statsforecast и другие библиотеки прогнозирования временных рядов
– Метрики качества: RMSE, MAE, MAPE, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC
Computer Vision
– OpenCV
– YOLO (You Only Look Once) — детекция объектов
– ResNet и другие архитектуры CNN для классификации
– Опыт работы с изображениями и видеопотоками
Инструменты разработки
– Git (версионирование, бранчи, PR/MR)
– Docker (контейнеризация решений)
– Bash / Linux (уверенная работа в командной строке
Будет плюсом:
– Опыт работы с MLflow, DVC или другими инструментами трекинга экспериментов
– Опыт деплоя моделей в продакшн (REST API, батч-процессы)
– Знакомство с Airflow, Kafka или другими оркестраторами данных
– Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure)
– Знание SQL на уровне сложных аналитических запросов
Что мы предлагаем:
– Полностью удаленный формат работы из любой точки мира
– Удобный офис в современном бизнес-центре в г.Москва, при желании работать из офис
– Разнообразные задачи: от классического ML до Computer Vision
– Работа с большими данными и современным стеком
– Профессиональный рост и развитие в области AI/ML
– Обучение и помощь наставника на каждом этапе работы
– Работа в команде c лучшими отраслевыми специалистам