ML Engineer

Локация: Москва; удалённый или гибридный формат работы.

Зарплата: 200000–250000 RUB на руки в месяц.

Компания

YLAB Development реализует проекты для клиентов, передавая специалистов на подходящие проекты.

Что делать

• Разрабатывать и развивать модели классического ML, deep learning и NLP.
• Проектировать end-to-end ML-пайплайны: подготовка данных, feature engineering, обучение, валидация и деплой.
• Работать с ETL/ELT, датасетами, feature store и большими объёмами данных.
• Выводить модели в production с использованием Docker, Kubernetes, REST/gRPC API и batch/online inference.
• Настраивать MLOps, версионирование моделей и данных, CI/CD/CT, автоматическое переобучение и мониторинг.
• Участвовать в архитектурных решениях и взаимодействовать с data scientists, инженерами, аналитиками и бизнес-стейкхолдерами.

Требования

• Коммерческий опыт в ML или ML Engineering от 3 лет; уровень Middle+ или Senior.
• Уверенное владение Python, pandas, NumPy, scikit-learn и PyTorch или TensorFlow.
• Опыт построения и деплоя ML-моделей в production, а также понимание supervised learning, feature engineering, валидации и метрик качества.
• Опыт работы с SQL, ETL/ELT, большими датасетами, Docker, Kubernetes и CI/CD.
• Практический опыт с MLflow или W&B, автоматизацией пайплайнов, мониторингом моделей, drift detection и retraining.
• Английский от B2+ требуется для европейских и американских проектов; для проектов без английского язык не обязателен.

Хорошо, если есть

• Опыт с LLM/GenAI, RAG, embeddings, vector databases, prompt engineering и fine-tuning.
• Практика LLMOps и agentic systems, включая LangGraph, CrewAI и multi-agent workflows.
• Опыт работы с AWS SageMaker, Azure ML, Vertex AI, feature stores, model registries, A/B-тестированием и canary deployments.
• Знание инструментов мониторинга и оценки моделей: Prometheus, Grafana, Evidently, Arize, Ragas или DeepEval.

Культура и преимущества

• Возможность работать удалённо или в гибридном формате.
• Работа над клиентскими ML-проектами с влиянием на реальные продукты.
• Автономное ведение задач от постановки до результата.

Процесс найма

• Короткое общение с рекрутером.
• Техническое интервью или TechCertify-скрининг.
• Передача на подходящие проекты клиентам.