pythonsqlkubernetesfastapidockerasynciomlopsmachine learningmlflowrecommender systems
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$3.8к$4.4кмедиана$5.3к
31 в выборке
На международном рынке: $191к/год ($162к - $228к)
86
Хорошая вакансия
развернуть
Роль четко сосредоточена на рекомендательных системах в продакшене и полном цикле ML-инженерии, с актуальным стеком и оплачиваемым обучением; зарплата не указана, поэтому важную часть предложения оценить нельзя.
Кликните для подробной информации
Актуальный ML-стекПонятная зона ответственностиОплачиваемое обучение
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Senior ML инженер (Рекомендации): Разработка и эксплуатация сервисов рекомендательных систем и ML-пайплайнов с акцентом на полный цикл от прототипа до продакшена, MLOps и оптимизацию инференса. Focus on проектирование ML-сервисов, построение воспроизводимого обучения, работу с GPU, batching и Triton, а также мониторинг моделей и инфраструктуры.
Локация: Москва, Огородный проезд, 16/1с5; удалённый или гибридный формат работы. Официальное оформление по ТК РФ.
Компания
Литрес развивает цифровые сервисы поиска и рекомендаций для электронных и аудиокниг.
Что делать
Разрабатывать сервисы рекомендательных систем с применением машинного обучения.
Проектировать архитектуру ML-сервисов и строить пайплайны обучения, деплоя и обновления моделей.
Внедрять и поддерживать ML-модели в продакшене.
Оптимизировать инференс и производительность, включая работу с GPU, batching и Triton.
Участвовать в code review и менторстве.
Требования
4–5 лет опыта в ML, включая не менее 1 года работы с рекомендательными системами в продакшене.
Опыт полного ML-цикла: от прототипа до продакшена.
Уверенная разработка на Python с FastAPI и asyncio.
Уверенное владение SQL.
Опыт работы с Docker и Kubernetes.
Опыт настройки мониторинга моделей и инфраструктуры с Grafana и Prometheus.
Опыт оптимизации инференса с GPU, batching и Triton.
Опыт менторства и code review.
Хорошо, если есть
Опыт потоковой обработки данных с Kafka.
Опыт работы с Feature Store.
Культура и преимущества
Полная занятость, официальное оформление по ТК РФ, белая заработная плата и премии.
Удалённый или гибридный формат работы на выбор.
После прохождения испытательного срока: ДМС со стоматологией, «Добросервис» с неограниченными юридическими и психологическими консультациями, фитнес.
Постоянные скидки от партнёров и неограниченный доступ к электронным и аудиокнигам.
Оплата профильных курсов и участия в конференциях.
Корпоративные мероприятия в офисе и на природе.
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 →