Назад
1 день назад

Lead Machine Learning Engineer (Python/PyTorch)

Формат работы
remote
Тип работы
fulltime
Грейд
lead
Английский
b2
Страна
Russia
vacancy_detail.hirify_telegram_tooltipВакансия из Telegram канала -

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Technical Lead (Tech Lead) ML Solutions / Lead Machine Learning Engineer

Компания: Green Wave Palace
Тип занятости: #full_time
Уровень: #senior #lead
Локация: #remote

Подробное описание вакансии:

Нажмите, чтобы развернуть...

Зарплатная вилка: договорная (зависит от опыта, обсуждается на собеседовании)

Обязанности
- Архитектура и дизайн ML-решений — от задачи (классификация, прогнозирование, рекомендации, CV/NLP под конкретные кейсы бизнеса) до выбора модели и пайплайна.
- Разработка production-ready кода — пишете сами, ревьюите у джунов/мидлов (команда до 4-х человек).
- MLOps — построение CI/CD для моделей, оркестрация (Airflow/Prefect/Kubeflow), мониторинг дрифта, автоматическое переобучение.
- Интеграция ML с бекендом — работаем в связке с бекенд-тимлидом, REST API, gRPC, асинхронные воркеры.
- Управление командой — постановка задач, код-ревью, менторство, найм (первых 1-2 инженеров вам помогут искать).
- Внедрение best practices — эксперименты в DVC/MLflow, версионирование данных и моделей, A/B тестирование.

Требования
- Опыт разработки ML-систем от 4+ лет, из них минимум 1 год в роли Team Lead / Tech Lead.
- Сильный Python — чистая архитектура, типизация, asyncio, тесты (pytest).
- Опыт работы с production ML — не ноутбуки в Jupyter, а деплой моделей на k8s или облачных раннерах (AWS Sagemaker / Yandex Cloud / GCP Vertex).
- Фреймворки: уверенное владение PyTorch (или TensorFlow 2). Понимание, когда взять CatBoost/XGBoost, а когда нейросеть.
- MLOps инструменты: MLflow / Weights & Biases, DVC, Airflow (или аналог), Docker, CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions).
- Работа с облаками: хотя бы один провайдер (предпочтительно AWS или Yandex Cloud) — S3, EC2, серверлес-функции.
- SQL на уровне уверенных JOIN-ов + понимание как оптимизировать запросы.
- Умеете объяснить ML-решение CTO и бизнес-заказчику без воды.
- Способны сказать «нет» красивой, но ненужной модели ради простого правила.
- Самоорганизация в полной удаленке — вас никто не будет пинать.
- Английский не ниже B2 (писать код, читать статьи, обсуждать архитектуру — да, звонить клиентам — нет).

Будет плюсом
- Опыт с LLM (fine-tune, RAG, lora) или мультимодальными моделями.
- Участие в Open Source ML-проектах.
- Знание Go / Rust для высоконагруженных инференсов.

Дополнительная информация
Полностью удаленная работа. Команда до 4 человек. Английский B2 обязателен. Плюсом опыт с LLM, Open Source, Go/Rust.

Контакты
- Telegram:

Стек технологий: #python #pytorch #tensorflow #catboost #xgboost #mlflow #weights&biases #dvc #airflow #prefect #kubeflow #docker #gitlab_ci #github_actions #aws #yandex_cloud #gcp #sql #kubernetes

🔗Ссылка на канал | 📋Все каналы

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 →

Текст вакансии взят без изменений

Источник -