Загружаем вакансии…
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.
Зарплата не указана
You make huge models, up to 1T+ parameters, answer fast and cheap in production. SGLang, caching, distributed inference, post-training.
Зарплата не указана
-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. -Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта.
260 000 – 300 000 ₽
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
•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);
Зарплата не указана
• Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов. • Строить text-to-video поиск, embedding-модели, ранжирование, семантический поиск.
от 5 000 $
-Создавать AI-агенты и платформы для них. -Строить MLOps-инфраструктуру.
Зарплата не указана
Ищем Data Scientist / ML Engineer для запуска кредитного скоринга на международных рынках.
от 300 000 ₽
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)
Зарплата не указана
Ваша функция: Вы полностью отвечаете за техническое направление AI-разработки: от быстрых экспериментов до production-ready моделей. Ключевые зоны ответственности: Техническое лидерство.
300 000 – 499 998 ₽
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).
Зарплата не указана
Dear friends, we are looking for highly skilled Machine Learning Experts to contribute to an AI training project involving model development, training and inference systems, numerical computing, performance optimization, and Python. The work involves creating, solving, reviewing, and validating challenging machine-learning engineering tasks.
80 – 150 $
• Разрабатывать AI-агентов на Python. • Интегрировать модели и внешние API.
до 260 000 ₽
Задачи: — разработка и обучение ML-моделей, систем инференса, численных вычислений, оптимизация производительности и программирование на Python; — создание, решение, проверка и валидация сложных задач в области ML Engineering; — реализация или модификация ML-модели; — создание воспроизводимого процесса обучения или инференса; — оптимизация использования памяти или производительности; — поиск и исправление численных или системных ошибок; — проверка соответствия реализации требованиям по корректности и производительности; — разработка и проверка ML-моделей, training pipelines, inference-систем и вспомогательной инфраструктуры; — реализация компонентов моделей, data pipelines, систем оценки и численных методов; — создание воспроизводимых программных процессов с использованием Python и инструментов командной строки. Требования: — степень магистра или PhD; — опыт использования coding agents с Python в рабочем процессе; — уровень английского языка C1. Условия: — 15 часов в неделю; — оплата $80–$150 в час; — полностью удалённая работа с гибким графиком, специалист самостоятельно выбирает дни и часы работы, включая выходные при желании.
80 – 150 $
Задача: изучать исторические торговые данные для двух связанных инструментов. Создать модель, которая предсказывает индикаторы движения цены одного из них по информации об ордербуке, сделках и дополнительным данным. Работа с реальными биржевыми данными. Когда: 11 сентября — 15 ноября Призовой фонд: $13,600 Победители получат денежные призы, приглашение на собеседование в Wunder Fund, а также интеллектуальное удовлетворение. Wunder Fund занимается высокочастотным трейдингом с 2014 года, с дневным оборотом более $10 млрд.
до 13 600 $
О компании Aidentity — стартап в сфере AI × Human Intelligence. Продукт, который помогает человеку лучше понять свои сильные стороны и найти свое призвание. Стадия: MVP → развитие продукта → масштабирование Нам нужно: — Опыт работы в стартапе / яркое желание его получить — Готовность влиять на продукт с первого дня — Мышление продуктом, а не выполнение задач — Готовность работать только за долю от компании — ML / Data Science / AI — Python и привычный ML-стек — работа с данными, построением признаков, обучением и оценкой моделей — ML-эксперименты и проверка качества результатов — самостоятельное исследование неизвестной области — интерес к задачам на стыке AI, психологии, человеческие качества и рекомендационные систем — recommendation systems, embeddings, NLP/LLM, clustering, similarity / ranking models. Что предстоит делать ✔️создавать систему синтетических профилей данных ✔️развивать и улучшать алгоритм подбора профессий ✔️проектировать систему, которая будет обучаться на данных пользователей и специалистов ✔️экспериментировать с ML/AI-подходами и проверять гипотезы ✔️оценивать качество рекомендаций и разрабатывать метрики для сравнения разных подходов ✔️исследовать способы персонализации результатов для разных пользователей ✔️в перспективе — работать с NLP/LLM и другими AI-инструментами для анализа и обогащения данных ✔️участвовать в проектировании ML-части продукта и принимать технические решения вместе с командой Что предлагаем: — Удаленка — Гибкий график, part-time — Долгосрочное участие — Опционы — Маленькая команда, где слышат каждого — Продукт с большой миссией Подойдет тем, кто любит эксперименты и не боится неопределенности, готов влиять на будущий результат
Зарплата не указана
- Опыт разработки и применения моделей машинного обучения для решения прикладных задач: прогнозирования, классификации, оптимизации, выявления аномалий и анализа производственных процессов. - Разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения и интеллектуального анализа данных для задач энергетической отрасли.
Зарплата не указана
Задачи: — Определить, что считается качеством модели: метрика, горизонт, baseline, калибровка, и довести предикт до этого уровня — Интегрировать A/B-тесты пейволлов с предиктом, учитывая, что тест измеряет краткосрочный эффект, а раскатывать нужно по долгосрочной выручке — Развить аналитику, выявить и устранить узкие места в данных, запросах или интерфейсе — Принять решение по накопленным ML-наработкам: что доводить до продукта, что закрывать — Руководить командой из двух ML-инженеров Требования: — Глубокие знания классического ML и математической статистики, способность вести предметный спор о метриках и горизонтах прогнозирования — Владение SQL и Python для самостоятельного извлечения и проверки данных — Умение самостоятельно вести широкое направление и доводить его до результата без необходимости постановки задач — Продуктовый опыт является плюсом, но не обязателен Плюсы: — Опыт с подписками, мобильными приложениями или финтехом (LTV, churn, когортная экономика) — Знания в области экспериментального дизайна: мощность теста, MDE, множественные сравнения — Опыт работы с ClickHouse — Участие в олимпиадах, Kaggle, наличие публичных проектов О компании: Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений, через которую проходит более $3 млрд подписочной выручки в год, используется более 20 000 приложений. В компании формируется новое направление аналитики и ML под одного владельца, с целью улучшения точности предсказания LTV для оптимизации расходов на привлечение пользователей.
Зарплата не указана
О нас: Наш клиент — аутстафф-компания, подбирающая инженеров на длительные проекты. Сейчас ищем Data Scientist / AI Engineer. Про проект: Заказчик развивает ИИ-направление и выводит решения на базе LLM в промышленную эксплуатацию. Нужны специалисты, которые доводили AI-агентов до продакшена и понимают практические аспекты. Команда распределённая, работа полностью удалённая. Кого ищем: Data Scientist / AI Engineer с коммерческим опытом от 3 лет, реализовавший и выведший в продакшн решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. Уверенный в классическом ML, глубоком обучении и инфраструктуре. Задачи: — Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. — Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению. — Работать с Deep Learning в части NLP, включая архитектуру Transformer. — Делать fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.). — Разрабатывать интеграции с ИТ-системами. — Работать с промышленным Kubernetes. Требования: — Коммерческий опыт работы от 3 лет. — Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM, в роли Data Scientist / AI Engineer. — Знание основ классического машинного обучения. — Хорошее знание Deep Learning (NLP). — Глубокое понимание архитектуры Transformer. — Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов. — Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.). — Уверенная работа со стеком Python — Torch, Transformers. — Опыт разработки интеграций с ИТ-системами. — Опыт промышленной работы с Kubernetes. Обязательные технологии и инструменты: Python, Torch, Transformers, Kubernetes. Отбор: Техническое собеседование по каждому пункту требований. Условия: — Полная удалёнка. — Зарплата от 200 000 до 230 000 ₽ на руки. — Выплата раз в месяц. — Оформление по ИП, налоги покрывают. Как откликнуться: В отклике кратко рассказать о своём опыте с LLM и AI-агентами, роли, стеке, кейсах с fine-tuning и промышленным Kubernetes.
200 000 – 230 000 ₽