Senior ML Engineer

О позиции

Мы ищем инженера по машинному обучению для работы над системами прогнозирования и оптимизации в энергетической отрасли. Вы будете непосредственно работать с клиентами Relae — поставщиками энергии и хайперскейлерами — чтобы помогать им принимать решения о хеджировании и закупке электроэнергии, газа и других энергетических товаров. Это роль индивидуального исполнителя, требующая глубокого понимания систем производства энергии и энергетических рынков.

Будет плюсом

• Опыт в power advisory/consulting или проектировании энергопродуктов
• Знакомство с weather-driven forecast платформами (NWP данные, ансамбли)
• Опыт оптимизации grid problems: storage dispatch, unit commitment, OPF

Условия

• Комплексное медицинское, стоматологическое и vision покрытие по всей стране
• Гибкая политика отпуска и 10 корпоративных праздников плюс зимний перерыв между Рождеством и Новым Годом
• 16 недель полностью оплачиваемого родительского и семейного отпуска без требования стажа
• Удалённая работа с возможностью ежегодных компаний-ретритов
• Возмещение расходов на рабочую домашнюю setup

Навыки

• Python
• Machine Learning
• Time-series Forecasting
• LLM
• Predictive Analytics
• Agent-based Modeling
• Data Engineering
• Model Deployment
• Cloud Computing
• SQL
• Git
• ML Monitoring
• Energy Markets

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы оцениваете и справляетесь с non-stationarity и seasonality при прогнозировании временных рядов в энергетике?
2. Опишите проект, где вы развёртывали ML модель в production. Какие были проблемы observability и как вы их решали?
3. Как бы вы строили pipeline для ingestion данных из ISO/utility feeds с учётом possible data gaps и quality issues?
4. Пришлось ли вам объяснять технические trade-offs нетехническим стейкхолдерам? Приведите пример.
5. Что для вас важнее: скорость доставки MVP или качество модели и monitoring? Почему в вашем текущем проекте?