Руководитель ML/AI-платформы
Где опубликована · 3
Мы собрали все публикации этой вакансии в одну. Условия на площадках иногда расходятся — сверяйте перед откликом.
| Источник | Дата | Зарплата | Где |
|---|---|---|---|
| hh.ru ↗ | 7 октября 2026 | — | Москва · удалённо |
| @remotegeekjob | 26 октября 2026 | — | Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск / удалённо · удалённо |
| @jobfortm | 26 октября 2026 | — | Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск / удалённо · гибрид |
Похожие вакансии
Все вакансии →MLOps инженер
Команда центра внедрения ИИ страховой компании СОГАЗ строит продуктовую ML-платформу с генеративными AI-ассистентами и классическими моделями. Задачи: архитектура AI-систем, GPU-планировщики и шаринг, ML-пайплайны, CI/CD и мониторинг production-моделей, деплой и оптимизация LLM/inference-серверов, Kubernetes и observability. Формат — офис/гибрид в Москве (м. Курская).
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).
Python-разработчик (Направление ML)
Разработка и автоматизация производства контента на мультимедийной платформе СМОТРИМ: интеграция внешних API, нарезка видео, проектирование внутренних микросервисов, внедрение и масштабирование ML-сервисов, мониторинг моделей. Требуется уверенный Python, опыт web-разработки и работы с API, понимание принципов ML, знание SQL и Docker/k8s.
Middle+ AI Engineer (MLOps Expert)
Разработка и поддержка production-grade ML-систем для банковской безопасности: антифрод, управление рисками и обнаружение аномалий. Задачи на стыке Data Science, Backend и DevOps — автоматизация, масштабирование и контроль жизненного цикла моделей: Docker, CI/CD, MLflow, Kubernetes, Airflow, Kafka, мониторинг дрейфа данных. Полностью офисный формат в Москве.