Senior ML Engineer

#астана

ML Engineer Senior
📍 Астана, офис
💰 от 800 000 KZT+ (зависит от опыта)
📲 Показать контакты
Компания: Yurt Tech

Yurt Tech ищет ML Engineer (Middle) для разработки и внедрения production-ready ML-решений, масштабирования моделей и развития ML-архитектуры компании.

Что нужно делать?
-Проектировать архитектуру end-to-end ML-систем с учетом масштабируемости и надежности
-Разрабатывать и поддерживать production ML-пайплайны
-Принимать технические решения на уровне системной архитектуры
-Разрабатывать и внедрять современные ML-модели и алгоритмы
-Проводить исследования и эксперименты с новыми подходами (Transfer Learning, Few-Shot Learning, Multi-Task Learning)
-Оптимизировать модели для production (quantization, pruning, knowledge distillation)
-Проектировать распределенные системы обучения (multi-GPU, multi-node)
-Оптимизировать инференс для high-throughput сценариев
-Работать с большими данными и распределенными вычислениями
-Менторить Junior и Middle специалистов
-Проводить code review и технические ревью архитектуры
-Переводить бизнес-задачи в ML-решения и оценивать их impact

Что нужно знать?
-Python — экспертный уровень
-PyTorch / TensorFlow / JAX / Hugging Face — продвинутый уровень
-Современные архитектуры: Transformers, Vision Transformers, Diffusion Models, Reinforcement Learning
-Distributed training: DeepSpeed, FSDP, DDP, Horovod
-Оптимизация моделей: INT8 / FP16 / BF16 quantization, pruning, knowledge distillation
-ONNX / TensorRT — для production inference

Hard skills:
MLOps (CI/CD, feature stores, model registry, monitoring drift, automated retraining)
System Design ML-систем
Kubernetes
Cloud: AWS / GCP / Azure ML services
Infrastructure-as-Code (Terraform)
Spark / Dask / Ray
Оптимизация и численные методы

Soft skills:
Стратегическое и системное мышление
Техническое лидерство и влияние на решения
Менторство и развитие команды
Решение сложных и неопределенных задач
Коммуникация с техническими и бизнес-stakeholders
Ownership за ML-системы и их production performance
Бизнес-понимание и оценка ROI ML-инициатив

Будет плюсом
-Опыт чтения и имплементации научных статей
-Участие в исследованиях и ML-экспериментах
-Публикации или выступления на конференциях (NeurIPS, ICML, CVPR)
-Опыт работы с petabyte-scale данными
-Опыт разработки high-availability ML-систем
-Участие в формировании ML-стратегии команды.