Ведущий ML-инженер
Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗
Похожие вакансии
Все вакансии →Senior Data Scientist
Настройка клиентских стратегий в розничном бизнесе Сбера: построение uplift-моделей эластичности к ставке по вкладам и кредитам, прогнозирование досрочного погашения и оценка эффекта через A/B-тесты и causal inference. Работа с большими данными в Hadoop (PySpark, SQL), от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и мониторинга.
MLops Engineer
MLops Engineer в аккредитованной аутсорсинговой IT-компании Aston: тестирование и оценка ML-моделей, участие в разработке новых AI-сервисов, ведение проектной документации и внедрение новых технологий. Требуется опыт от 3 лет, глубокая экспертиза в Python (asyncio, threading, multiprocessing), FastAPI и Pydantic v2, PostgreSQL/Redis/MongoDB, Docker и Docker Compose, Kafka/RabbitMQ/Celery, а также опыт работы с Qdrant. Формат работы — удалённо, есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Нижнем Новгороде и Самаре.
Data Scientist
Senior Data Scientist для решения исследовательских и алгоритмических задач: обработка 3D-геометрии и пространственных данных, построение пайплайнов гибридного поиска (dense + sparse, BM25, эмбеддинги), внедрение ML/DS-сервисов в продакшен. Требуется опыт промышленной эксплуатации ML/DS-решений, знание LLM-экосистемы и инструментов оценки (Ragas, TruLens, DeepEval), backend-разработка на FastAPI и Docker/Linux, а также опыт технического руководства небольшой командой и менторинга. Оформление как ИП, полная занятость, возможна удалённая работа, локация и гражданство — РФ.
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.