Назад
4 дня назад

Senior ML-инженер (AI)

240 000 - 270 000
Формат работы
remote (только Russia)
Тип работы
parttime
Грейд
senior
Страна
Russia
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Senior ML-инженер (AI): Разработка и вывод в production ML-решений, сервисов и API на Python с акцентом на подготовку данных, обучение, валидацию, deployment и мониторинг моделей. Фокус на построении ML-пайплайнов, автоматизации экспериментов и работе с NLP, LLM, рекомендательными системами, компьютерным зрением и predictive modeling.

Локация: Москва, удалённая работа

Зарплата: 240 000–270 000 ₽ в месяц, до вычета налогов

Компания

Компания более 14 лет создаёт мобильные приложения и веб-сервисы для клиентов, включая крупные международные и российские бренды, и работает по аутстаф-модели.

Что делать

  • Разрабатывать ML-решения и выводить модели в production.
  • Создавать production-ready ML-сервисы и API на Python с использованием FastAPI или Flask.
  • Выполнять полный цикл разработки: подготовку данных, обучение, валидацию, deployment и мониторинг моделей.
  • Строить ML-пайплайны и автоматизировать эксперименты.
  • Работать над проектами в направлениях NLP, LLM, Generative AI, рекомендательных систем, компьютерного зрения и predictive modeling.
  • Использовать SQL и хранилища данных, включая PostgreSQL, ClickHouse и NoSQL.

Требования

  • 5+ лет опыта разработки ML-решений и вывода моделей в production.
  • Уверенное владение Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch и/или TensorFlow.
  • Знание классических ML-алгоритмов, градиентного бустинга, нейронных сетей и Transformers.
  • Опыт создания production-ready ML-сервисов и API на Python.
  • Опыт работы с SQL и хранилищами данных.

Хорошо, если есть

  • Опыт работы с LLM, RAG, embeddings и векторными базами данных Qdrant, FAISS или PGVector.
  • Знание MLflow, DVC, Airflow, Kubeflow или аналогичных MLOps-инструментов.
  • Опыт работы с Docker, Kubernetes, облачными платформами AWS, Yandex Cloud, GCP или Azure.
  • Опыт работы с Apache Spark или PySpark.

Культура и преимущества

  • Гибкий график и удалённая работа.
  • Возможность совмещать работу с другими проектами.
  • Подбор проекта, взаимодействие с заказчиком и сопровождение на всех этапах работы.
  • Возможность получить следующий проект при успешном сотрудничестве.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →