Ведущий инженер по машинному обучению

Əsas vəzifələr

• İş qrafiki: Bazar ertəsi – cümə, 09:00 – 18:00
• Kredit skorinqi və digər proqnozlaşdırıcı modellərin hazırlanması: data hazırlığı, feature engineering, modelləşdirmə və validasiya (backtesting, out-of-time testlər daxil)
• Mövcud modellərin performansının, stabilliyinin və drift göstəricilərinin monitorinqi
• Modellərin production mühitinə çıxarılması, versiyalaşdırılması və MLOps proseslərinin qurulması
• Data pipeline-ların avtomatlaşdırılması və data keyfiyyəti problemlərinin həlli
• Texniki qərarların verilməsi, komanda üzvlərinə metodoloji dəstək və mentorluq
• LLM əsaslı həllərin hazırlanmasında iştirak: daxili AI köməkçiləri, RAG sistemləri, AI agentləri və onların qiymətləndirilməsi (işin təxminən __%-i)

Tələblər

• Riyaziyyat, Statistika, Kompüter Elmləri və ya əlaqəli sahə üzrə ali təhsil, yaxud ekvivalent praktiki təcrübə
• Python (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost) və SQL üzrə yüksək səviyyəli bilik
• Statistika və ML alqoritmlərinin riyazi əsaslarını dərindən anlamaq
• Klassifikasiya modellərinin hazırlanması və qiymətləndirilməsi (AUC-ROC, Precision/Recall); leakage, imbalance və overfitting problemlərinin həlli təcrübəsi
• Git, Docker, REST API vasitəsilə modellərin production-a çıxarılması təcrübəsi
• ML layihəsini datadan production-a qədər müstəqil aparmaq bacarığı
• Analitik düşüncə və problemlərin həlli: Böyük irihəcmli data strukturları ilə işləmək, səbəb-nəticə əlaqələrini qurmaq və mürəkkəb məsələlərə operativ həll yolları tapmaq bacarığı;
• Ünsiyyət və təqdimat bacarıqları: Tərəfdaşlarla peşəkar işgüzar kommunikasiya qurmaq, təqdimatlar hazırlamaq və auditoriya qarşısında çıxış etmək qabiliyyəti;
• Nəticəyə fokuslanma və təşəbbüskarlıq: İş proseslərinin optimallaşdırılması üçün təkliflər vermək, nəticəyə yönəlik işləmək;
• Komandada iş və adaptasiya: Dinamik mühitdə effektiv çalışmaq, prioritetləri düzgün müəyyənləşdirmək və vaxtı idarə etmək.
• İş təcrübəsi: Maşın Öyrənməsi / Data elmi sahəsində ən azı 4 il iş təcrübəsi
• Dil bilikləri: Azərbaycan və ingilis dillərində texniki ünsiyyət (dəqiqləşdirin);