ML Engineer (рекомендательные системы)
Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗
Похожие вакансии
Все вакансии →Deep Learning Engineer
Разработка IT-решений на базе ИИ для здравоохранения: алгоритмы глубокого обучения для компьютерного зрения и рекомендательных систем, обучение и внедрение моделей, оптимизация нейросетей и их интеграция в продукты. Требуются PyTorch, Python, опыт с CNN и трансформерами, базовые MLOps-практики.
Data Scientist
Проект для банка из ТОП-3: разработка интегрированного решения, взаимодействующего с пользователями и другими интеллектуальными агентами на естественном языке для анализа и визуализации данных. Задачи включают создание библиотеки навыков (от утилит до интеграций с Jira), автоматизацию бизнес-процессов, исследования архитектур LLM и агентских фреймворков, прототипирование SOTA-методов и построение рекомендательных систем. Требуется опыт в Data Science/ML от 2 лет, отличное знание Python и практический опыт с LLM и агентными системами.
Руководитель отдела безопасности искусственного интеллекта (AiSEC)
Руководство AI/ML-направлением в SOC: разработка стратегии, организация разработки и внедрения ML-моделей для детектирования аномалий, приоритизации событий ИБ и снижения ложных срабатываний. Применение LLM и Generative AI для анализа и суммаризации инцидентов, интеграция решений с SIEM/SOAR, управление командой Data Science/ML Engineering.
Senior/Senior+ ML Engineer (DLP)
Разработка и поддержка production ML-сервисов «под ключ» для DLP-системы корпоративного класса: модули CV и NLP, пайплайны обучения и инференса, работа с LLM. Требуется опыт деплоя ML-сервисов от 3–4 лет, PyTorch/ONNX/Triton/vLLM, мониторинг и готовность к техническому лидерству. Формат: удалённо или гибрид в офисе в Москве.