Специалист по машинному обучению / автоматизированное и классическое машинное обучение

Наша команда развивает открытый программный фреймворк автоматизированного машинного обучения FEDOT и его индустриальное расширение (Fedot.Industrial). Фокус — классическое машинное обучение, автоматизированное машинное обучение, прогнозирование временных рядов и масштабируемые эксперименты на сравнительных испытательных стендах.
Мы ищем специалиста по машинному обучению среднего уровня, желающего развиваться в промышленной разработке программных фреймворков для машинного обучения: улучшение качества кода, инфраструктуры и воспроизводимости экспериментов.

Чем предстоит заниматься:

• рефакторинг и развитие унаследованного кода фреймворка автоматизированного машинного обучения FEDOT: архитектурные изменения, повышение тестируемости и производительности;
• адаптация моделей и потоков данных к формату, совместимому с библиотекой PyTorch (тензоры, пакетная обработка, пайплайны подготовки данных, совместимость с графическими ускорителями);
• интеграция Fedot.Industrial в основную кодовую базу FEDOT: унификация интерфейсов, зависимостей, вычислительных пайплайнов, общих вспомогательных инструментов, моделей и операций над данными;
• дизайн экспериментов и сравнительное тестирование: постановка протоколов, метрики, контроль воспроизводимости, сравнение подходов, использование инструментов AMLB, pytsbe. Прогоны на семействах наборов данных M4 / Monash / OpenML / UCR; анализ результатов и оформление выводов (таблицы, отчёты, артефакты).

Ожидаемый результат работ:

• изменения в кодовой базе FEDOT/Fedot.Industrial (архитектурно согласованные изменения);
• воспроизводимые сценарии запусков сравнительных испытаний и отчёты по экспериментам (метрики, таблицы, сравнения);
• улучшения скорости, использования памяти, стабильности, а также понятная документация по ключевым изменениям.

Требования:

• язык Python: уверенное владение, культура кода (статические анализаторы, стиль, рецензирование кода), система контроля версий Git, тесты, базовые практики непрерывной интеграции и развертывания, контейнеризация;
• стек инструментов машинного обучения: опыт с библиотекой PyTorch (тензоры, загрузка данных, графические ускорители), библиотекой scikit-learn (вычислительные цепочки, метрики, перекрёстная проверка);
• проектирование: глубокое понимание объектно-ориентированного программирования (принципы SOLID, паттерны проектирования) для создания расширяемой архитектуры; основы функционального программирования (чистота, неизменяемость) и монадические структуры (Either, Option) для обработки ошибок;
• библиотека Dask: распараллеливание и распределённые вычисления на уровне задач и данных.

Будет плюсом:

• опыт с библиотекой CuPy и GPU-ускорением;
• экспертиза в одной из областей: автоматизированное машинное обучение, метаобучение, временные ряды, классическое машинное обучение (табличные данные, композиция моделей);
• навыки продуктового подхода к исследовательскому коду (документация, тесты, обратная совместимость).

Условия:

• дружная команда, в которой можно расти;
• участие в реальных проектах, где ценится инициативность;

• ИТМО – первый неклассический университет в ТОП-100 рейтинга работодателей;

• оформление по ТК РФ с первого рабочего дня;

• годовые премии по результатам работы;

• полис ДМС по истечении испытательного срока работы;

• более 30 внутренних курсов повышения квалификации;

• возможность проходить внешнее обучение за счет работодателя;

• несколько иностранных языков для бесплатного изучения с сертифицированными преподавателями и носителями;

• заботливые коллеги, знающие толк в экологичных коммуникациях;

• система адаптации с индивидуальными наставниками;

• доступ к библиотечному фонду ИТМО, а также бесплатный доступ к платформе “ЛитРес: библиотека” и к библиотеке “Alpina Digital”;

• бесплатные регулярные и разовые сеансы у корпоративных психологов и коучей;

• скидки на фирменную продукцию в ITMO.Store и скидки от партнеров ИТМО;

• льготное посещение театров, музеев и концертных площадок города;

• мероприятия для сотрудников: лекции с представителями науки, бизнеса и медицины, спортивные мероприятия, дни донора, праздники и корпоративы.