Middle AI/ML Engineer

Полный ML-цикл: от подготовки данных и feature engineering до обучения моделей, деплоя в облако и мониторинга в реальном времени. Роль практическая: нужно проектировать и поддерживать end-to-end ML-пайплайны для классических моделей и LLM-решений.

Основные задачи:
• развёртывать и управлять ML/LLM-моделями в AWS/GCP/Azure через контейнеры и Kubernetes;
• использовать MLOps-инструменты (MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, Feast или аналоги);
• строить устойчивые feature pipelines и настраивать мониторинг (drift, latency, performance);
• обеспечивать качество инженерных процессов: версии, тестирование, CI/CD, безопасность;
• тесно сотрудничать с Data Scientists, Product Managers и DevOps.

Требование по языку:
• Английский — Upper-Intermediate, используется ежедневно в коммуникации.

#B2B, #remote #Al #ML

Для связи %contact_placeholder%