Вакансии

Develop, maintain, and own key fraudulent CV models of Jumio, which shapes the whole fraud product offering of Jumio. Design and implement machine learning, deep learning, classical CV focused on fraud detection.

Зарплата не указана

Lead the design and development of computer vision systems for biometrics (face attributes, detection, quality, and recognition). Rigorous fairness analysis and benchmarking of biometric models across various datasets and operating conditions.

Зарплата не указана

DeepInfra is looking for a Software Engineering Intern to design, develop, and deploy AI model inference solutions at scale.

Зарплата не указана

Lead the design and development of computer vision systems for biometrics (face attributes, detection, quality, and recognition). Rigorous fairness analysis and benchmarking of biometric models across various datasets and operating conditions.

Зарплата не указана

-Define the long-term technical roadmap for Growth and Engagement ML systems, ensuring scalability, reliability, and measurable business impact. -Architect and deploy production-grade ML pipelines and real-time decisioning systems that power personalization, notification dispatch, and onboarding flows.

Зарплата не указана

• Design and develop human-like, action-level chatbots that not only converse naturally but also initiate and execute user workflows inside the product. • Participate in the architecture and development of an intelligent, context-aware translation system that preserves meaning, tone, and style.

от 10 000 $

Разрабатывать, обучать и внедрять ML/DL-модели для бизнес-задач. Строить AI-агентов и multi-agent workflows с tool/function calling, MCP и LangGraph/LangChain (или аналогами).

Зарплата не указана

• Develop and adapt computer vision/video analytics models for detection, tracking, and recognition. • Work with video pipelines, including RTSP/HTTP, decoding, sampling, and batching.

Зарплата не указана

3+ years of professional AI/ML Engineering experience. Strong Python, SQL, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow.

Зарплата не указана

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

Зарплата не указана

Deliver novel and impactful insights for client organizations using machine learning and AI technologies. Work closely with our Product, Platform Data, Insights & Strategy, and Sales teams to create client-facing analyses.

119 333 – 172 800 $

исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты). создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт.

Зарплата не указана

Проект по созданию аналитической платформы на базе ИИ — единая экосистема для работы с данными. Продукт собирает информацию из разных источников, обрабатывает её и предоставляет руководству и аналитикам инструменты мониторинга, поиска и прогнозирования (включая чат-ботов). Задачи: — Анализировать и исследовать данные — проводить первичный EDA, выявлять закономерности и аномалии в данных — Предобрабатывать и очищать данные — разрабатывать скрипты для трансформации, нормализации и feature engineering, подготавливать датасеты для обучения моделей — Разрабатывать, настраивать и оптимизировать LLM-пайплайны — Обучать и дообучать ML-модели — Оценивать и интерпретировать результаты — анализировать метрики качества моделей, выявлять причины ошибок и предлгать пути улучшения — Генерировать гипотезы, проверять их значимость и внедрять в рабочие процессы Требования: — Знание языков программирования (Python) — Навыки применения numpy, pandas, scikit-learn, tensorflow или pytorch, опыт решения NLP задач, знание статистики и линейной алгебры, трансформация и подготовка данных — Будет преимуществом: Опыт участия в ML соревнованиях, курсы DS школ Условия: — Возможность работы в комфортном офисе г. Москва — Внутренние семинары, внутренние митапы — Техника для комфортной работы — ДМС со стоматологией для сотрудников и скидку на покупку ДМС для ближайших членов семьи — Сессия профессионального развития с планом индивидуального развития для каждого сотрудника

Зарплата не указана

Задачи: - Разрабатывать, обучать и оптимизировать ML/AI-модели на PyTorch или TensorFlow - Проектировать end-to-end пайплайны обработки и подготовки данных - Работать с синтетическими данными и автоматизацией разметки - Интегрировать AI/ML-модели с backend и другими компонентами продукта - Подготавливать модели к production-деплою и масштабированию - Настраивать процессы мониторинга, версионирования и экспериментов с использованием MLOps-инструментов - Контейнеризировать ML-процессы с помощью Docker - Работать с облачной инфраструктурой AWS или аналогами - Участвовать в оптимизации inference и производительности моделей - Взаимодействовать с инженерами и другими участниками AI-команды на всех этапах разработки - Определять техническое направление AI-проектов, принимать ключевые архитектурные решения и обеспечивать техническое руководство командой на всех этапах разработки. Требования: - Опыт 4+ года коммерческого опыта в Machine Learning / AI Engineering - Практический опыт разработки и внедрения ML-моделей в production - Английский (свободный) - Уверенное понимание основ Machine Learning и Deep Learning - Знание методов оптимизации моделей и ключевых ML-метрик - Практический опыт с MLOps (MLflow/Kubeflow/AWS SageMaker или аналогичные) Условия: - Формат: Full-time - Локация: Ташкент (Офис) - Официальное трудоустройство по ТК УЗ - Занятость: полный рабочий день

Зарплата не указана

Задачи: — Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач. — Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов. Требования: — Опыт работы Data Scientist от 2 лет. — Уверенный Python. — Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).

250 000 – 350 000 ₽

Задачи: — Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач. — Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов. Требования: — Опыт работы Data Scientist от 2 лет. — Уверенный Python. — Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).

250 000 – 350 000 ₽

Обязанности: • Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач. • Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов. Требования: • Опыт работы Data Scientist от 2 лет. • Уверенный Python. • Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).

250 000 – 350 000 ₽

- 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