Инженер по MLOps и инфраструктуре ИИ
Где опубликована · 11
Мы собрали все публикации этой вакансии в одну. Условия на площадках иногда расходятся — сверяйте перед откликом.
| Источник | Дата | Зарплата | Где |
|---|---|---|---|
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Санкт-Петербург · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Москва · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Нижний Новгород · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Самара · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Екатеринбург · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Казань, Россия · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Новосибирск, Россия · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Ростов-на-Дону · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Йошкар-Ола · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Набережные Челны · офис |
| hh.ru ↗ | 9 октября 2026 | от 277 500 RUB | Воронеж · офис |
Похожие вакансии
Все вакансии →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).
ML-инженер (LLM / Python)
Senior/Middle+ ML-инженер на аналитический проект с оффлайн-контуром (Air-Gapped) в Москве. Требуется локальное развёртывание и сопровождение LLM (Llama-3, Qwen) на мощном железе, работа с форматами GGUF/FP8/AWQ; плюсом fine-tuning (LoRA/QLoRA), RAG и парсеры. Оплата кэшем/криптой выше рынка, есть тестовое задание с визитом в офис.
ML Engineer (Middle+/Senior)
Прикладной AI/ML-инженер для запуска и адаптации open-source LLM (Qwen, Llama) под продукты компании: сервинг и инференс через vLLM на GPU Nvidia, файн-тюнинг через LoRA/QLoRA, RAG-пайплайны, AI-агенты и генерация изображений. Требуется коммерческий опыт в ML/NLP от 2 лет, Python и понимание работы с CUDA и видеопамятью.
Senior ML-Engineer
Разработка нового AI-направления Rambler&Co: проектирование AI-платформы и сервисов с нуля для миллионов пользователей. Задачи включают LLM/NLP-компоненты (поиск, суммаризация, классификация, NER), RAG-пайплайны, агентные сценарии, оценку качества AI-систем и MLOps-инфраструктуру. Требуется опыт 6+ лет, уверенный Python, знание LLM-архитектур, векторного поиска и production-нагрузок.