Вступить в клуб →
← К вакансиям
Navio85/100

Технический лидер направления HD-карт (ML-оптимизация инфраструктуры)

от 720 000 RUB
Опубликовано: 24 сентября 2026
leadonsiteML / Data SciencefulltimeМосква, Россияrupythonc++pytorchmachine learningmlmlopsgeodatadata pipelines
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
СберМоскваonsitefulltimesenior80

Senior Deep Learning Engineer (Speech / Audio Foundation Models)

Разработка и масштабирование глубоких моделей для речи и аудио, развитие архитектуры и методов предобучения мультиязычных аудио-фундаментальных моделей. Задачи включают построение пайплайнов подготовки и фильтрации данных, увеличение объёмов данных и масштабирование модели по числу параметров.

aiasraudiodata pipelinesddpdeep learning+13
22 октября 2026
Алабуга. МенеджментМоскваonsitefulltimesenior80

Senior ML Engineer

Разработка и внедрение ML-решений под задачи бизнеса: fine-tuning LLM (LoRA/PEFT), построение RAG-систем, NLP-задачи, инференс на Python/FastAPI с оптимизацией под production. Обязательна релокация в Елабугу (Республика Татарстан).

computer visioncomputer-visiondockerfastapifine-tuningllm+14
19 октября 2026от 487 500 RUB
Оператор Газпром ИДМоскваhybridfulltimesenior80

Senior Machine Learning Engineer / RecSys

Разработка и вывод в production ML- и RecSys-решений для персонализации видеоплатформы RUTUBE: кандидатные и ранжирующие модели, трансформерные sequence-модели, retrieval/ranking/reranking, offline-оценка и A/B-тесты. Позиция senior в команде Газпром ИД на период декретного отпуска основного сотрудника, формат удалённо/гибрид, Москва.

pythonsqlpytorchrecsysmachine learningtransformers+6
3 ноября 2026
AstonСанкт-Петербург, Россияhybridfulltimemiddle72

ML Engineer

ML Engineer в аутсорсинговой компании Aston для проекта российского подразделения крупного производителя продуктов питания: разработка и развитие ядра plan-optimizer, моделей прогнозирования спроса, интеграций с OR-Tools/PySCIPOpt и пайплайнов данных. Требуется от 3 лет опыта в ML, навыки работы с временными рядами, классическим ML, градиентным бустингом, backtesting и SQL.

airflowcatboostdeep learninghadoopkuberneteslanggraph+18
3 ноября 2026