ML-инженер вакансии - удалённо

Ищем сильного ML Researcher уровня Senior / Staff для сложной исследовательской задачи на стыке probabilistic ML, sequential decision making и моделирования поведения агентов. Необходимо моделировать поведение участников и использовать эти прогнозы для принятия решений в условиях неопределённости и ограниченного inference budget.

Ожидание от кандидата: Высшее техническое или математическое образование; От 3–4 лет коммерческого опыта в Data Science / ML.

-Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов. -Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка.

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.

Исследовать подходы к causal inference, uplift-моделированию и оценки эффекта изменения цены; Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества;

The role involves building production GenAI systems, RAG pipelines, recommendation/personalization models, and scalable ML infrastructure from development through deployment.

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.

You make huge models, up to 1T+ parameters, answer fast and cheap in production. SGLang, caching, distributed inference, post-training.

Задачи: — Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив — Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop — Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта — Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене — Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы — Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента — Оценка стоимости, latency и масштабируемости LLM-решений Требования: — Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов — Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации — Уверенный выбор алгоритмов под задачу — Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов — Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение, временные ряды и прогнозирование — Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL — Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью — Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками — Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах — Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes — Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry — Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference — Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) — Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем — Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными

Общие требования: • Опыт: от 5+ лет в AI/ML, из них не менее 3 лет — в роли тимлида; • Уровень: senior/lead ML engineer + опыт управленца (Tech Lead / AI Team Lead); • Способность вести проекты от идеи до внедрения, включая исследование, архитектуру, разработку, деплой и мониторинг. • Управление распределённой командой. Глубокие технические компетенции: 1. Распознавание финансовых документов (Document AI) 2. Vision-Language Models (VLM) 3. Разработка чат-ботов и интеллектуальных агентов 4. OSINT и глобальный поиск 5. Работа с веб-сайтами через Computer User Agent 6. Разработка локальных переводчиков Условия: Локация сотрудника не в РФ Удаленный формат работы из любой точки мира График с 10.00 до 19.00 по мск Выплаты два раза в месяц

Задачи: — Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов — Строить text-to-video поиск, embedding-модели, ранжирование, семантический поиск — Превращать ML-прототипы в production-сервисы, оптимизация inference, профилирование, подготовка фич, контроль качества моделей — Разрабатывать высоконагруженные ML сервисы на Python включая gRPC/Triton Требования: — Уверенные знания Python и ML-фреймворков (PyTorch, CatBoost и др.) — Опыт работы с рекомендательными системами, поиском или смежными задачами от 2 лет — Опыт внедрения моделей в продакшн — Понимание принципов оффлайн и онлайн оценки моделей. Условия: — Работа над ML-продуктом с миллионами пользователей и живыми метриками — Компактная команда, каждый инженер влияет на продукт — Простая структура — минимум бюрократии, максимум ответственности — Стабильная зарплата, ежегодный рейз и премии — Бонусы: медстраховка, налоговая компенсация, обучение, техника, курсы языков — Релокация на Кипр: визовая поддержка, оплата переезда, билеты и первый месяц жилья

Задачи: — Создавать AI-агенты и платформы для них — Строить MLOps-инфраструктуру — Работать с данными для ML Требования: — Опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет — Production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны — Опыт работы с Docker и Kubernetes (в контексте развертывания моделей как сервисов) — Опыт работы с одним из major cloud-провайдеров (желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud) — Умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol) — Знание распределенных вычислений (Spark) — Опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.) — Отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault — Знания Git, GitLab CI/CD

Ищем Data Scientist / ML Engineer для запуска кредитного скоринга на международных рынках. Предстоит адаптировать модели и scoring pipeline к новым странам, оценивать качество и обрабатывать разнородные данные — от финансовой отчётности и документов до внешних и альтернативных источников.

Constructor — инструмент AI-персонализации результатов поиска на e-com сайтах для роста конверсий в покупку и выручки. Среди клиентов — Sephora, American Eagle, Birkenstock и др. Требования: — 4+ года опыта — Знание Python — Опыт работы с PyTorch, Spark, Airflow — Отличное владение английским языком Формат работы: удалённо (EMEA)

Задачи: — Полная ответственность за техническое направление AI-разработки: от быстрых экспериментов до production-ready моделей. — Техническое лидерство. — Определение архитектурных подходов, выбор моделей, технологического стека. — Проведение code review, менторство инженеров, повышение планки качества.

Nebius is an international cloud technology company that is fully focused on infrastructure for artificial intelligence. Work format: On-site (Israel) or remote work (Europe, United Kingdom).

Задачи: • Разрабатывать и валидировать модели машинного обучения, тренировочные пайплайны, системы инференса и поддерживающую инфраструктуру. • Реализовывать компоненты моделей, пайплайны данных, системы оценки и численные методы. • Строить воспроизводимые программные рабочие процессы с использованием Python и командных инструментов. Требования: • Магистерская степень или PhD в области компьютерных наук, машинного обучения, искусственного интеллекта, прикладной математики, статистики, инженерии или близкой количественной дисциплины. • Сильный профессиональный или исследовательский опыт в машинном обучении. • Практическое владение Python и кодирующими агентами. • Опыт работы в технологической компании, AI-лаборатории, исследовательской организации или другом признанном инженерном окружении приветствуется. • Исключительный опыт в open-source или академической сфере также может быть квалификацией. Условия: • Полностью удалённая работа. • Контрактный формат занятости. • Гибкий график — кандидат сам выбирает часы и дни работы, включая выходные. • Оплата сдельная, от $80 до $150 в час, до 15 часов в неделю. • Выплаты через Stripe или Wise без назначения платежа, аналогично UpWork. • Область проекта: искусственный интеллект. Процесс отбора: • Откликнуться и пройти скрининговые вопросы. • Пройти AI-интервью около 30 минут. • Пройти ревью менеджера по найму. Сроки начала: • Роли обычно закрываются в течение 48 часов. • Ожидается начало выполнения первой задачи в течение 24–48 часов после онбординга. Описание роли: Работа связана с разработкой, обучением и инференсом моделей машинного обучения, оптимизацией производительности и численными вычислениями. Требуется решение сложных инженерных задач, включая реализацию и модификацию моделей, построение воспроизводимых рабочих процессов, оптимизацию памяти и пропускной способности, отладку численных и системных ошибок, а также проверку корректности и производительности реализации.

Задачи: — Разрабатывать AI-агентов на Python — Интегрировать модели и внешние API — Работать с RAG и Tool Calling — Упаковывать решения в Docker — Разворачивать через Helm в Kubernetes — Работать с ArgoCD и анализировать логи — Исправлять ошибки и самостоятельно обновлять production-деплои — Работать с SCA-сканерами и зависимостями Требования: — 3–6 лет опыта, Middle / Senior — Python + LangChain / LlamaIndex / Semantic Kernel или аналоги — Docker, Kubernetes, Helm — Bash, debugging, анализ логов — Понимание AI Agents, RAG, Tool Calling — Глубокое понимание Python-зависимостей (pip, poetry, virtualenv) — Высокая самостоятельность: от кода до запуска в production Условия: — Формат работы: Remote — Занятость: Full-time — Зарплата: до 260 000 ₽ на руки — Оформление: ИП / СМЗ — Локация: РФ, гражданство РФ