pythondockerpandasllmmachine learningpytorchdeep learningnumpyscikit learnrecommendation systems
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
развернуть
1000к-1500к ₸/мес
1000к ₸1200к ₸медиана1600к ₸
По похожим ролям (5) ~ 1200к ₸/мес
На международном рынке: $167к/год ($139к - $200к)
88
Хорошая вакансия
развернуть
Чётко очерченная ML-роль в продуктовой компании сочетает работу над production-сервисами и актуальными AI-задачами с конкретной поддержкой развития.
Актуальный ML-стек
Полный цикл ML
Поддержка развития
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Machine Learning Engineer (ML): разработка систем рекомендаций, сервисов автомодерации и ML-решений для классифайдов с акцентом на нейронные сети, PyTorch и интеграцию языковых моделей. Focus on сбор данных, вывод моделей в production, мониторинг сервисов и оптимизацию под HighLoad-системы.
Локация: Алматы, улица Шевченко, 157/4; гибридный формат с возможностью работать из дома и офиса.
Зарплата: 1 000 000–1 500 000 KZT на руки в месяц.
Компания
Kolesa Group — международная IT-компания, развивающая классифайды для миллионов пользователей в сферах автомобилей, недвижимости, товаров и услуг.
Что делать
Разрабатывать ML-модели для широкого круга продуктовых задач.
Участвовать во всех этапах создания ML-сервисов: от сбора данных до вывода в production, мониторинга и сопровождения.
Разрабатывать системы рекомендаций и улучшать сервисы автомодерации продуктов.
Обучать нейросетевые модели на PyTorch и интегрировать LLM/SLM в существующие сервисы.
Оптимизировать модели для HighLoad-систем и взаимодействовать с продуктовой командой.
Требования
От 1 года до 3 лет опыта работы.
Понимание теории вероятностей, математической статистики и линейной алгебры.
Хорошее знание классического ML: регрессия, кластеризация, деревья решений и ансамбли.
Знание основ Deep Learning в CV и NLP, включая работу с изображениями, текстом и табулярными данными.
Python и PyTorch, а также pandas, scikit-learn и NumPy.
Знание Git и Docker.
Хорошо, если есть
Опыт разработки ML-решений в NLP, CV или Recommendation Systems.
Опыт работы с DVC и MLflow.
Опыт работы с Airflow и BigQuery.
Понимание Kubernetes.
Культура и преимущества
Гибридная работа с офисом в Алматы.
Сильная команда, взаимопомощь и ориентация на результат.
Система грейдирования, индивидуальные планы развития и менторство.
Медицинская страховка, компенсация авиабилетов, фитнеса и образования в рамках социального пакета.
Оплата конференций, тренингов и мастер-классов, корпоративные скидки и тематические мероприятия.
Доступна программа релокации для иногородних сотрудников.
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 →