Senior Machine Learning Engineer (Computer Vision, PyTorch)

Описание вакансии

Компания: Dualboot partners
Формат: удаленная работа, в составе команды заказчика.
Таймзона: Пересечение рабочего времени (5/6 часов) с GMT USA.
Занятость: полная, контракт B2B.
: Уровень зарплаты обсуждаем с кандидатом индивидуально.
Мы ищем опытного Senior ML Engineer. Вы будете работать с большими объёмами изображений, разрабатывать и улучшать модели глубокого обучения, а также выстраивать процессы подготовки и обработки данных. Отличная возможность присоединиться к международному коллективу и внести вклад в масштабные задачи в сфере Computer Vision.
Мы предлагаем:
— Участие в международном проекте с сильной инженерной командой.
— Полностью удалённый формат работы.
— Возможность влиять на архитектурные решения и качество моделей.
— Конкурентная ставка в зависимости от опыта и уровня.
Мы ожидаем:
— 4+ лет опыта в машинном обучении, с фокусом на Computer Vision и Deep Learning.
— Уверенные знания PyTorch, включая обучение и деплой моделей.
— Опыт в работе с распределёнными фреймворками обработки данных: PySpark, Dask, Beam.
— Навыки подготовки изображений для обучения: от необработанных данных до готовых выборок.
— Опыт ведения экспериментов и анализа результатов с помощью Weights & Biases, MLflow, Comet или аналогов.
— Отличные навыки отладки, профилирования, и оптимизации моделей.
— Хорошее понимание MLOps, опыт работы с системами контроля версий.
— Отличное знание Python.
— Английский язык — не ниже уровня B2 (обязателен для ежедневной коммуникации с заказчиком).
Что предстоит делать:
— Разрабатывать и улучшать модели глубокого обучения на PyTorch (или быстро адаптироваться с TensorFlow / JAX).
— Работать с крупными наборами изображений: чистка, структурирование, аугментация, нормализация, балансировка.
— Использовать распределённые инструменты обработки данных (PySpark, Dask, Beam и др.) для подготовки датасетов.
— Настраивать трекинг экспериментов с помощью Weights & Biases, MLflow, Comet и аналогичных инструментов.
— Диагностировать и отлаживать пайплайны, проводить тестирование моделей, оптимизировать производительность.
— Работать по MLOps-практикам, обеспечивать воспроизводимость и стабильность решений.
— Взаимодействовать с англоязычной командой заказчика на ежедневной основе.