По сотрудничеству в формате ИП ищем на проект ML-инженера (проект по обезличиванию данных), проект долгосрочный. -Опыт работы от 3 лет в роли ML-инженера / Data Scientist.
We are developing a high-load train scheduling system that processes large volumes of real-time railway route data. The system is built on MariaDB and includes complex logic for caching, task queue processing, and query optimization.
Исследовать подходы к causal inference, uplift-моделированию и оценки эффекта изменения цены; Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества;
-Участвовать в формировании продуктовой стратегии data platform. -Управлять ожиданиями стейкхолдеров и превращать потребности бизнеса в понятные data products, contracts и delivery plans.
Задачи:
— Развивать платформу данных;
— Разрабатывать и оптимизировать ETL/ELT-процессы;
— Работать с batch- и streaming-пайплайнами;
— Развивать модели данных и хранилище.
Dive into complex systems and manual workflows to develop an understanding of our tools and constraints. Thoughtfully design and maintain clean, scalable, production-grade dbt models (e.g., ARR, revenue recognition).
УдалённоКанада
JКомпания не указана
65
Управление вакансиями скоро появится
Скрытые компании и отметки о просмотре ещё не подключены.
Ищем AI/LLM Engineer, который будет проектировать и развивать production-системы на базе LLM. Ищем инженера, который умеет собрать LLM-систему целиком: от prompt/context logic и агентных сценариев до backend-сервисов, интеграций, тестирования и запуска в production.
УдалённоГеография найма не уточнена
JКомпания не указана
65
Управление вакансиями скоро появится
Скрытые компании и отметки о просмотре ещё не подключены.
The role involves building production GenAI systems, RAG pipelines, recommendation/personalization models, and scalable ML infrastructure from development through deployment.
Задачи:
— развитие и тюнинг моделей ранжирования и рекомендаций
— разработка новых ML-решений и feature engineering
— прототипирование и внедрение моделей в production на Python
— работа с обучающими выборками и анализ результатов A/B-тестов
— улучшение продуктовых метрик
Требования:
— опыт внедрения ML-моделей в production
— знание основных методов и алгоритмов ML
— понимание нейросетевых моделей для обработки текста
— уверенный Python (NumPy, SciPy, PyTorch, scikit-learn)
— знание алгоритмов и структур данных
— опыт с A/B-тестами
Условия:
— работа в команде экспертов
— широкий технологический стек, сотни проектов
— гибкий график работы
— льготы и меры господдержки, предусмотренные для IT-компаний (аккредитованы Минцифры)
— возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии
— процессы удаленной работы и просторные офисы с зонами коворкинга
— возможность профессионального роста: стать тимлидом, архитектором, разработчиком full-stack
— развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка
— активный обмен опытом, митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills
— 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании
— уютный мерч
— полный соцпакет и «белая» зарплата
— корпоративная база знаний и социальная сеть для общения с 1500+ сотрудниками
Описание вакансии Общие обязанности: Руководство распределенной командой Постановка задач, распределение ролей и контроль выполнения работ в соответствии с установленными сроками. Проведение ревью кода и архитектурных решений, обеспечение высокого качества разрабатываемых решений.
Реализация полного цикла разработки моделей и ML-решений: от постановки задачи до передачи на внедрение и мониторинг. Генерация ML-решений для задач бизнеса, формирование БТ моделей и ТЗ для смежных команд.
Компания TWINBY разрабатывает современное мобильное приложение для знакомств, которое соединяет пользователей, ориентируясь не на внешность или случайные фотографии, а на их психологическую совместимость. Вакансия предполагает удалённую работу в роли Data Engineer, где специалист будет заниматься обработкой и анализом данных, необходимым для функционирования сервиса.
– Разработка, создание и поддержка надежных конвейеров обработки данных и процессов ETL/ELT для поддержки различных источников данных, включая структурированные и неструктурированные данные, с обеспечением высокого качества и целостности данных. Хороший опыт работы с Databricks.
УдалённоmiddleГеография найма не уточнена
Данные и ML вакансии - удалённо - страница 13 · Job Hunters