Жетекші инженер (ML Engineer) аутстаффинг

«ҚМГ- Құмкөл» ЖШС Астана қ.

Қажетті жұмыс тәжірибесі: 5 жылдан Еңбекпен толық қамтылу, Толық күн

Бос орын ашық

Құрылған күні:: 04.04.2026
Берілген өтінім:: 0
Қаралған саны:: 72

Міндеттері:
Компанияның қолданбалы мәселелерін шешу үшін машиналық оқыту модельдерін әзірлеу, оқыту және енгізу. 2. ML шешімдерін құру және жақсарту үшін әртүрлі көздерден деректерді жинау, дайындау және талдау. 3. Модельдердің сапасын арттыру үшін деректерге зерттеу талдауын жүргізу және гипотезаларды қалыптастыру. 4. Модельдердің дәлдігіне, тұрақтылығына және тиімділігіне әсер ететін белгілерді құру және түрлендіру. 5. Бизнес-тапсырманы, деректердің ерекшеліктерін және нәтижеге қойылатын талаптарды ескере отырып, Машиналық оқыту алгоритмдерін таңдау. 6. Мақсатты сапа көрсеткіштеріне негізделген модельдерді теңшеу, сынау және оңтайландыру. 7. ML-pipeline әзірлеу және қолдау, соның ішінде деректерді дайындау, оқыту, қайта оқыту және модельдерді қолдану. 8. Модельдерді backend қызметтеріне, API және корпоративтік ақпараттық жүйелерге біріктіру. 9. Енгізілгеннен кейін модельдер сапасының мониторингі, деградацияны анықтау және оларды одан әрі жақсартуға қатысу. 10. ML жобаларын жүзеге асыру шеңберінде даму топтарымен, аналитикамен және басқа бөлімшелермен өзара әрекеттесу.

Талаптар: 1.
ML-модельдерді нақты бизнес-міндеттерге әзірлеу мен енгізудің практикалық дағдысы. 2. Деректермен жұмыс істеу дағдысы: жинау мен тазалаудан бастап оқу үлгілерін дайындауға дейін. 3. Деректерді зерттеу талдауын жүргізу және алынған нәтижелерді түсіндіру дағдысы. 4. Feature engineering, параметрлерді реттеу және эксперименттік тәсіл арқылы модельдердің сапасын жақсарту дағдысы. 5. Таза, құрылымдалған және қолдау көрсетілетін кодты жазу дағдысы. 6. Git-пен жұмыс істеу және командалық әзірлеу құралдарын пайдалану дағдысы. 7. Шешімдерді, эксперименттерді және техникалық тәсілдерді құжаттау дағдысы. 8. ML компоненттерін компанияның қолданыстағы ат инфрақұрылымына біріктіру дағдысы. 9. Модельдердің сапасының төмендеу себептерін талдау және оларды оңтайландыру жолдарын табу дағдысы. 10. Әзірлеушілермен, талдаушылармен, data Епдіпеег мамандарымен және бизнес-топтармен тиімді қарым-қатынас жасау дағдысы. Машиналық оқыту шешімдерін әзірлеу үшін Python туралы сенімді білім. 2. Pandas, NumPy және scikit-learn сияқты деректерді талдау және ML кітапханаларын білу. 3. Машиналық оқытудың негізгі алгоритмдерін, олардың ерекшеліктерін және практикалық қолдану сценарийлерін түсіну. 4. Деректерді өңдеу, өткізіп жіберулерді, шығарындыларды өңдеу, қалыпқа келтіру және белгілерді таңдау әдістерін білу. 5. Жіктеу, регрессия және рейтинг тапсырмалары үшін модельдер мен негізгі көрсеткіштердің сапасын бағалау тәсілдерін түсіну. 6. Деректерді іріктеу, біріктіру және дайындау үшін SQL және дерекқор принциптерін білу. 7. ML модельдерін құру және бағалау үшін қажетті негізгі математикалық және аналитикалық принциптерді түсіну. 8. ML модельдерінің өмірлік циклін ұйымдастыру принциптерін және mL процестерінің қайталануын білу. 9. Модельдерді өндіріске біріктірудің негізгі тәсілдерін түсіну-орта және ML шешімдерін сүйемелдеу. 10. Машиналық оқыту және ML Engineering саласындағы заманауи тәсілдер мен үрдістерді білу.

Шарттар: ҚР ЕК бойынша ресми ресімдеу; Медициналық сақтандыру; Компания есебінен біліктілікті арттыру; Әңгімелесу нәтижелері бойынша жалақы мөлшері.