Вступить в клуб →
← К вакансиям
Cantina65/100

Machine Learning Engineer (TTS)

Опубликовано: 14 августа 2026
ML / Data ScienceЕвропаrupytorchmltts
🔒 Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →
AI-стартап Cantina, создающий AI-персонажей и платформу для общения, ищет ML Engineer (TTS) для работы в Европе. Команда 51-200, инвестиции $16.3M.
Machine Learning Engineer (TTS) в Cantina 📍Европа 💎PyTorch, ML 🚀Фаундер — Sean Parker. В компании работает много русскоязычных ребят💙 Cantina — AI‑стартап, который создает AI‑персонажей и строит платформу для общения людей. Размер команды — 51-200 | Инвестиции — $16.3M Узнать подробнее и откликнуться: тут 🤝Найти в LinkedIn знакомых, которые могут зареферить

Похожие вакансии

Все вакансии →
ИВИ (IVI)Москваhybridfulltimesenior62

Сеньор разработчик рекомендательной системы / ML-Engineer

Онлайн-кинотеатр ИВИ ищет сеньора-разработчика рекомендательной системы / ML-инженера. Работа над рекомендательными алгоритмами для библиотеки фильмов, сериалов и ТВ-каналов на стеке Python, SQL, Spark, PyTorch, ClickHouse, Redis, S3. Гибридный формат, Москва.

pythonsqlsparkpytorchclickhouseredis+3
28 сентября 2026
Коперник AIМоскваhybridfulltimemiddle52

ML-инженер (LLM/VLM-пайплайны), миддл/сеньор

Российская R&D-продуктовая компания Коперник AI ищет миддл/сеньор ML-инженера для разработки, обучения и внедрения интеллектуальных систем промышленного уровня, включая LLM/VLM-пайплайны. Формат работы — гибрид в Москве, отклик через пост Анны Сеченовой в LinkedIn.

llmvlmpythonmldeep learningpytorch+3
21 сентября 2026
Москваhybridfulltimesenior80

Senior Quant/ML Researcher

Research и разработка торговых стратегий для DeFi и крипторынков: ML/DL-подходы, бэктестинг, анализ рыночных данных, дельта-нейтральное хеджирование. Senior-роль в небольшой продуктовой команде, фокус на research и качество стратегий.

quant researchmldeficryptotrading strategiesmarket microstructure+6
18 сентября 2026
Урал ЛогистикаМоскваhybridfulltimemiddle68

ML-инженер (Python, PyTorch, fine-tuning)

Разработка и дообучение ML/LLM-моделей: построение конвейеров подготовки и разметки данных, обучение адаптеров, извлечение сущностей и связей, оценка качества и метрики. Развёртывание и оптимизация локального inference (vLLM, CUDA, квантование, tensor parallelism). Формат — офис или гибрид в Москве.

pythonpytorchhugging face transformerspeftpandassql+6
24 сентября 2026