ML разработчик

Описание вакансии

Ищем ML разработчика для создания инновационных решений!

В архитектурную студию СПб полного цикла Hubarch требуется ML разработчик для участия в амбициозном стартапе на основе искусственного интеллекта. Удаленно. Это проект, направленный на диверсификацию существующего бизнеса и создание передовых цифровых решений в архитектуре.

Ожидания от кандидата

Обязанности

• Разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) для анализа и оптимизации планировок помещений.
• Разработка рекомендательных систем (коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация, гибридные модели) для персонализированных предложений по зонированию и дизайну.
• Работа с генеративными моделями (GANs, VAEs) для автоматической генерации архитектурных планов.
• Разработка моделей классификации и кластеризации (K-Means, Random Forest, SVM) для анализа пространственных данных.
• Обработка и анализ изображений чертежей с использованием CNN (Convolutional Neural Networks).
• Оптимизация моделей и работа с временными рядами (Prophet, ARIMA, LSTM).
• Разработка инфраструктуры для развертывания ML-моделей в продакшене (TensorFlow Serving, Seldon Core, Docker, Kubernetes).
• Интеграция моделей с веб-приложением через REST API / FastAPI / Flask.
• Разработка ETL-процессов для сбора, очистки и подготовки данных.
• Мониторинг и отладка моделей, A/B-тестирование и улучшение метрик качества.

Требования

Обязательные навыки

• 3+ лет опыта в области машинного обучения, работы с моделями ML/DL.
• Отличное знание Python и его экосистемы для ML (NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Опыт работы с рекомендательными системами (коллаборативная и контентная фильтрация).
• Глубокие знания нейросетей и глубокого обучения (CNN, LSTM, GANs, VAEs).
• Опыт в анализе и обработке изображений (OpenCV, TensorFlow, PyTorch).
• Опыт работы с временными рядами (LSTM, ARIMA, Prophet).
• Опыт разработки ML API (Flask, FastAPI) и интеграции моделей в продакшен.
• Понимание принципов работы с Docker, Kubernetes, опыт развертывания моделей в облаке (AWS/GCP).
• Опыт работы с Apache Spark, Kafka для обработки больших данных.
• Умение работать с системами мониторинга моделей (Prometheus, Grafana, MLflow, Kubeflow).

Будет плюсом

• Опыт работы с AutoCAD API, Revit API, ArchiCAD API.
• Навыки DevOps: автоматизация CI/CD процессов, Terraform.
• Опыт работы с хранилищами данных и базами (PostgreSQL, MongoDB).
• Опыт работы в стартапах и наукоемких проектах.

Условия работы

• Возможность работать удаленно или в гибридном формате.
• Участие в инновационных проектах с использованием передовых технологий.
• Конкурентоспособную зарплату (обсуждается индивидуально, в зависимости от опыта).
• Дружный и профессиональный коллектив.