Вакансии

Location: Москва Мы рады пригласить **руководителя направления-методолога AI Governance** в команду Sber AI. Мы развиваем AI, занимаемся созданием инфраструктуры для AI, управляем процессом и настраиваем роли, обеспечивающие разработку и внедрения AI-решений в Банке. Наша команда отвечает за аналитику в области AI, внедрение AI Governance стандартов, разработку методологии и дизайн процессов, мы также проводим различные аналитические исследования по развитию AI рынков и технологий. Мы верим, что именно люди создают атмосферу и являются драйверами инноваций. Если тебе интересно развиваться в области AI, присоединяйся к нам. Обязанности * определение процессов и систем управления процессами разработки и внедрения AI-решений (Ml-моделей, AI-агентов) * проведение анализа рынка и обеспечение актуальности технологий, используемых для разработки и внедрения AI-решений в Банке * обеспечение поддержки функционирования проектов на всех этапах жизненного цикла, контроль выполнения сроков и объемов работ, подготовка статус-отчетов * разработка экспертных рекомендаций для руководства по стратегическим направлениям развития AI-Governance в Банкe (ролевые модели, процессы, целевая инфраструктура и тех.стек) * сбор, анализ и агрегация требований по CDS-вертикали к инструментам и процессам, обеспечивающим разработку ML-моделей и AI-агентов в Банке * внедрение дэшбордов по управлению портфелем AI-инициатив в Банке * проектирование логики сбора и визуализации "цифровых следов" работы команд D-people при разработке AI-решений (ML-моделей и AI-агентов) * организация взаимодействия между специалистами разного профиля, как внутри команды, так и вне для достижений поставленных целей * анализ ключевых международных AI-решений, в том числе с детальным пониманием используемых технологий, преимуществ и недостатков данных технологий * работа с внутренними нормативными документами Банка. **Почему** **эта позиция для вас?** * возможность внести вклад в развитие самой перспективной сферы — искусственный интеллект * работа в крупной компании с широкими возможностями для карьерного роста * дружелюбная атмосфера и профессиональная поддержка со стороны коллег. Требования * высшее техническое образование * знание методик разработки моделей машинного обучения; * знание практик MlOps /технологий, используемых для разработки и внедрения AI-решений * понимание полного цикла разработки цифровых продуктов: от исследования и гипотезы до запуска и анализа * понимание принципов работы LLM/VLM, ML-инструментов и их влияния на пользовательский опыт * знание основ создания и логики работы AI-агентов * отличное знание трендов и SOTA-технологий в области AI (в т.ч. ключевых игроков и решений на международном рынке) * опыт анализа и разработки концептуальных архитектур для AI-решений; * практический опыт проектного менеджмента (умение четко описать и структурировать сложную задачу/проект, и обеспечить ее автономную реализацию) * аналитическое мышление: способность быстро анализировать информацию, выявлять закономерности и тенденции, формировать обоснованные выводы и рекомендации * грамотный русский язык, развитые навыки устной и письменной коммуникации, включая ведение деловой переписки * отличное владение визуальными средствами коммуникации, инструментов визуализации данных, подготовка и проведение презентаций * развитые навыки формирования отчетов и презентаций, в том числе с рекомендациями для принятия управленческих решений * уровень английского языка Intermediate и выше. **Будет преимуществом:** * опыт работы в стратегическом консалтинге, R&D, технологических компаниях уровня BigTech или крупных банков * инструментальное владение AI для анализа, исследования, генерации и автоматизации рутинных процессов * навыки работы с Python * знание современного стека технологий: BitBucket, Jira, Confluence, Pycharm, Jenkins, Kubernetes, Spark 3.2+, LangChain, LangGraph и тп.) * опыт работы в качестве Data Engineer / Data Analyst/ Data Scientist или Machine Learning Engineer * дополнительное образование в области управления проектами и наличие сертификатов (PMI PMP, PRINCE и др.). Условия * комфортный современный офис - м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

разрабатывать и доводить до продакшена модели компьютерного зрения. решать задачи речевой аналитики: транскрибация звонков, диаризация спикеров, извлечение сущностей и интентов, оценка качества коммуникаций и построение аналитических витрин по разговорам;

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

💎 Разработка CV-моделей для автоматизации складских процессов: детекция, классификация, трекинг, сегментация. Проектирование inference-пайплайнов, включая real-time, и ML-сервисов на Python в микросервисной архитектуре.

— Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем. — Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.

Location: Москва В команду рисков беззалогового кредитования ищем специалиста по разработке моделей. Работа предполагает участие в амбициозных проектах риск-менеджмента, направленных на оптимальное управление экономикой портфеля беззалоговых кредитов. Предстоит заниматься построением моделей оценки риска, финансовых моделей, автоматизацией и оптимизацией процессов принятия решения. Модельная команда риск-менеджмента состоит из квалифицированных специалистов – выпускников ведущих ВУЗов России, имеющих практический опыт в рисках, моделировании, разработки современных и инновационных инструментов и технологий. Обязанности * построение моделей для управления розничным кредитным риском (PD, Expected Loss, прогнозирование событий жизненного цикла клиента) * поддержание и изменение процессов калибровки и дообучения моделей * участие во внедрении, тестировании, приемке ML инструментов, взаимодействие с командами дата-инженеров и MLOps * аналитика и R&D внешних и внутренних источников данных * взаимодействие с бизнес-заказчиками (риски, бизнес, финансы) в рамках постановки задач, сбора требований * участие в проектах Банка по развитию инструментов управления кредитным портфелем (финансовое моделирование, предиктивная аналитика). Требования * опыт работы в риск-менеджменте (моделирование, портфельный анализ) не менее 1 года * опыт работы в области ML, DL, DS не менее 3/2 лет * профессиональное владение SQL, базовое - Hadoop, работа с базами данных * практический опыт разработки доведенных до промышленного использования моделей оценки риска в Python (Pandas, scikit-learn, PyTorch) * понимание жизненного цикла разработки и внедрения современных ML моделей (MLOps) * владение основными понятиями и методами теории вероятностей, математической статистики, линейной алгебры, оптимизации, численных методов * английский язык уровня intermediate для чтения профессиональной литературы. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Тульская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Athens, Greece We currently have a vacancy for an AI Architect , to be involved in a very important international project offering rapid career evolution. The candidate will join a software development team that uses cutting-edge technology to implement challenging IT software projects for major international public organisations. The candidate will receive adequate training and support to develop their career expectations. What You'll Do: Own the end-to-end technical architecture of GenAI and LLM solutions across multiple enterprise engagements; Translate business and functional requirements into secure, scalable, production-ready AI architecture blueprints; Design advanced GenAI pipelines including RAG architectures, orchestration layers, evaluation frameworks, and model deployment strategies; Drive AI governance, observability, monitoring, and responsible AI practices, ensuring architectural integrity across complex client environments. Requirements Must-Have Qualifications: 3+ years of experience in AI/ML engineering or solution architecture, with a proven track record of enterprise-grade AI delivery from concept to production; Strong hands-on experience architecting GenAI solutions: prompt engineering strategies, RAG architectures, LLM evaluation frameworks, and production deployment patterns; Deep understanding of distributed systems, APIs, microservices, data architectures, and cloud-native design principles; Proven experience designing scalable AI solutions on AWS and/or Azure, including MLOps and CI/CD practices; Demonstrated ability to translate complex business requirements into clear technical blueprints and solution architectures; Fluent in spoken and written English. Nice-to-Have Qualifications: Experience in consulting, systems integration, or public-sector IT environments; Hands-on experience with AIOps practices, LLM monitoring frameworks, and AI governance models; Knowledge of frameworks such as LlamaIndex, LangGraph, and AI evaluation toolkits, and experience with multi-model strategies (open-source and commercial LLMs). Benefits We believe in rewarding talent and dedication. Here's what you can expect as part of our team: Competitive full-time salary; Private Health Coverage on the Company’s group program; Flexible Working Hours; Top-of-the-Line Tools; Professional Development: Benefit from language courses, specialized training, and continuous learning opportunities; Career Growth: Work with some of the most innovative and exciting specialists in the industry; Dynamic Work Environment: Thrive in a setting that offers challenging goals, autonomy, and mentoring, fostering both personal and company growth. If you want an exciting challenge, work with some of the coolest technologies, and enjoy your time doing it, then join us! Submit your detailed CV in English, quoting reference: ( AIA/10/26 ). You may also consider all our other open vacancies by visiting the career section of our website ( www.eurodyn.com ) and follow us on Twitter (@EURODYN_Careers) and LinkedIn. EUROPEAN DYNAMICS (ED) ( www.eurodyn.com ) is a leading European Software, Information, and Communication Technologies company, operating internationally (Athens, Brussels, Luxembourg, Copenhagen, Berlin, Stockholm, London, Nicosia, Valetta, Vienna, Den Haag, Hong Kong, etc.) The company employs over 1100 engineers, IT experts, and consultants (around 3% PhD, 41% MSc, and 54% BSc). We design and develop software applications using integrated, state-of-the-art technology. Our current IT projects have a value exceeding 300 million EURO. EUROPEAN DYNAMICS is a renowned supplier of IT services to European Union Institutions, international organizations, European Agencies, and national government Administrations in 40 countries and 4 continents. As part of our dedication to the diversity of our workforce, we are committed to Equal Employment Opportunity without regard for race, colour, national origin, ethnicity, gender, disability, sexual orientation, gender identity, or religion. EUROPEAN DYNAMICS (ED) adheres to the General Data Protection Regulation principles by applying its Privacy Policy as published at www.eurodyn.com/privacy . By submitting an application to this position and by sharing your personal data with ED, you acknowledge and accept its Policy and authorize ED to process your personal data for the purposes of the company's recruitment opportunities, in line with the Policy.

Location: Dhahran, Saudi Arabia; Dammam, Saudi Arabia; Riyadh, Saudi Arabia; Al Khobar, Saudi Arabia; Al Jubail, Saudi Arabia We are looking for an experienced Associate Data Scientist with strong expertise in Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Generative AI (GenAI), and Large Language Models (LLMs). The ideal candidate should have hands-on experience in AI model development, deployment, cloud infrastructure, distributed computing, and MLOps/LLMOps to support scalable, high-performance AI applications. Key Responsibilities Develop, train, test, evaluate, and deploy AI/ML models and Generative AI applications. Design, implement, and optimize LLM-based solutions, including inference mechanisms and performance tuning. Build and manage scalable AI infrastructure using GCP, OpenShift, Kubernetes, and Docker. Implement MLOps and LLMOps pipelines to automate model development, deployment, monitoring, and maintenance. Optimize LLM inference performance through distributed computing, inference benchmarking, and scaling strategies to meet SLAs/SLOs. Manage GPU-based workloads, distributed processing, and autoscaling for AI applications. Work with NVIDIA NIM, Hugging Face, and NVIDIA SuperPOD environments, including HPC, Slurm, and Kubernetes. Develop AI application architectures and manage end-to-end AI workflows. Implement monitoring, dashboards, and performance tracking for ML/LLM workloads and applications. Establish and maintain CI/CD pipelines using tools such as Argo CD, Git, and Jenkins. Collaborate with cross-functional teams, manage project activities, and ensure the delivery of scalable AI solutions. Requirements Bachelor's degree in Computer Science or a related field. More than 5 years of relevant professional experience in Data Science, AI, Machine Learning, or related fields. Strong programming skills in Python and SQL. Hands-on experience with cloud technologies such as GCP, OpenShift, Kubernetes, and Docker. Strong understanding of AI/ML model training, testing, evaluation, and deployment. Practical knowledge of MLOps, LLMOps, LLMs, and Generative AI. Understanding of LLM architecture, inference mechanics, and performance optimization. Experience in inference scaling, distributed computing, benchmarking, and GPU-based workloads. Familiarity with NVIDIA NIM, Hugging Face, and NVIDIA SuperPOD environments. Experience with monitoring, dashboards, AI application architecture, and end-to-end workflows. Knowledge of DevOps practices and CI/CD tools, including Argo CD, Git, and Jenkins. Excellent communication, professionalism, leadership, and project management skills. Preferred Skills Experience working with large-scale AI infrastructure and distributed AI workloads. Strong analytical and problem-solving abilities. Effective communication, teamwork, and stakeholder management skills. Ability to lead project activities and collaborate across technical teams.

построение моделей для управления розничным кредитным риском (PD, Expected Loss, прогнозирование событий жизненного цикла клиента). поддержание и изменение процессов калибровки и дообучения моделей.

Разворачивать компоненты в Kubernetes: Helm , операторы, values по контурам/кластерам, квоты, taints, node pools; Вести GitOps (Argo CD, Flux): состояние контура совпадает с git;

Location: Almaty, Kazakhstan Workplace: OnSite WHY WORK AT HIGGSFIELD AI? Higgsfield AI is the fastest-scaling generative AI company in history, hitting $1B in annual revenue run rate, 30M+ users worldwide, 6M+ generations per day, and powering 390 of Fortune 500 brands. We're building at the absolute frontier of AI-powered video creation and next-generation creative tools. Joining Higgsfield means becoming part of a high-impact team shaping the future of AI-native experiences, at a company that isn't just moving fast, but rewriting what fast looks like.   ABOUT THE ROLE We're looking for a Senior Tech Recruiter to own our most important and hardest technical searches across Engineering, ML & Research, Data, Infrastructure, and Security. You'll partner closely with technical leaders to hire senior engineers, researchers, and technical leaders who can operate at the frontier of generative AI. You'll also bring structure and market expertise that help the wider team hire better.   WHAT YOU'LL DO - Own full-cycle recruiting for senior and hard-to-fill technical roles across Backend, Frontend, ML, Research, MLOps, Data, Infrastructure, and Security. - Partner with technical hiring managers to define role requirements, candidate profiles, and interview processes. - Build talent maps of top engineering and ML teams in the region and internationally. - Proactively source passive senior candidates through LinkedIn Recruiter, GitHub, technical communities, referrals, and AI sourcing tools. - Screen candidates for technical depth, seniority, motivation, and product impact. - Lead offer conversations and close senior candidates who are weighing competing offers. - Advise hiring teams on talent availability, compensation, and market conditions. - Keep pipelines, scorecards, and role context accurate and up to date in Ashby. - Share sourcing strategies and market insights with other recruiters on the team.   YOUR MUST HAVES - 5+ years of technical recruiting experience, including senior and leadership-level hires. - Proven track record hiring senior Software Engineers, ML Engineers, Researchers, or Data professionals. - Solid understanding of modern engineering and ML teams, including infrastructure, model training, data systems, and production environments. - Strong sourcing skills with experience engaging passive senior candidates. - Proven ability to close candidates in competitive offer situations. - Ability to earn the trust of senior technical leaders as a recruiting partner. - Experience using Ashby and LinkedIn Recruiter. - Excellent written and verbal English and Russian.   NICE TO HAVES - Experience hiring for AI, ML, generative media, or high-growth startups. - Existing network among engineers and researchers in Kazakhstan, the CIS, or Europe. - Experience using AI sourcing and automation tools. - Experience hiring for security or other niche technical profiles.   THE DEAL - Competitive salary in USD. - On-site role in Almaty office. - Full-time position.

• Цикл ML-проекта. Вы будете преобразовывать бизнес-требования в ML-задачи, собирать пайплайн, обучать и проверять модель, внедрять её в реалтайм-сервис и тестировать с помощью A/B-теста.

Location: Москва Наш департамент отвечает за развитие корпоративных продаж в сегменте крупного, крупнейшего и среднего бизнеса. Мы создаем собственную AI-first CRM-систему и реализуем проекты по созданию AI-агентов и мультиязычных приложений для наших корпоративных клиентов. Используем современный стек: A2A, MCP, LangGraph, LangChain, Kubernetes, Hadoop, Elastic и многое другое. Обязанности Чем предстоит заниматься: • разработка и внедрение AI-агентов в production • интеграция с внешними системами и сервисами через Kafka, REST API, gRPC, WS и другие протоколы • подготовка релизов моделей и агентов, включая документацию, демонстрационные материалы и защиту решений перед банковскими регуляторами • сотрудничество с бизнес-заказчиками, архитекторами и продуктовыми командами. Требования Мы ждём что ты: • имеешь опыт работы в качестве ML-инженера, DS, MLOPS или Python Backend-разработчика в сфере машинного обучения • имел успешный опыт создания промышленных рекомендательных систем • обладаешь опытом промышленной разработки на Python, знанием принципов ООП и паттернов проектирования, опыта работы с микросервисной архитектурой • работал с большими объемами данных и распределёнными хранилищами данных, такими как Hadoop • работал с инструментами для создания AI-агентов, такими как LangChain или LangGraph, обладаешь базовым пониманием ML/DL Будет плюсом: • опыт работы с распределёнными очередями задач и сообщений, потоковой обработкой данных (celery, taskiq, rabbitmq, Kafka) • опыт разработки высоконагруженных, геораспределённых систем, использование OpenShift/Kubernetes • навыки в инженерии данных. Условия Что мы предлагаем: * современный комфортный офис возле метро Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Dhahran, Saudi Arabia; Riyadh, Saudi Arabia; Dubai, United Arab Emirates; Lusail, Qatar We are looking for an experienced Data and AI Architect to lead the development of enterprise data architecture and integrate AI and MLOps capabilities. The role will focus on enabling trusted analytics, scalable AI solutions, and strong data architecture and governance practices across the organization. Key Responsibilities Lead the development and evolution of the enterprise data architecture, incorporating AI and MLOps capabilities. Design scalable and robust data architectures to support analytics, AI, and business requirements. Enable the trusted and effective use of enterprise data for analytics and AI solutions. Establish and maintain data architecture and governance practices across the organization. Support the scalable deployment and integration of AI solutions within the enterprise. Collaborate with business, technology, data, and AI teams to align architecture with organizational objectives. Requirements Requirements Bachelor’s degree in Computer Engineering or an equivalent qualification. 15+ years of relevant professional experience in data architecture, enterprise architecture, AI, or related fields. Strong experience in enterprise data architecture and data governance. Knowledge of AI architecture and MLOps and their integration with enterprise data platforms. Experience designing scalable data and AI solutions for enterprise environments. Strong communication, stakeholder management, and technical leadership skills.

Задачи: — Участие в операционной деятельности команды: дейли-митинги, спринт-планирования, ретроспективы, проведение демо для заказчика; — Контроль соблюдения сроков и качества результатов по всем активным проектам; — Проектирование и внедрение LLM решений: NER/классификация/обогащение, semantic search и RAG пайплайны, подготовка датасетов, fine tuning, улучшение метрик; — Ведение проектной документации в соответствии с принятыми стандартами и регламентами компании. Требования: — Опыт DS/ML (3+ лет) и общий опыт в IT около 6 лет, с фокусом на end-to-end внедрения AI/ML решений; — Опыт оценки трудозатрат для комплексных AI-проектов; — Инструменты управления: Jira, Confluence или аналоги для трекинга задач, ведения документации и управления бэклогом; — Понимание полного жизненного цикла ML-проекта: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг; — Понимание принципов работы LLM, GenAI, RAG и агентных систем — на уровне, достаточном для оценки рисков; — Понимание принципов MLOps: CI/CD для моделей, версионирование данных, автоматизация пайплайнов; — Высокий уровень владения языком Python и опыт разработки production решений и интеграций с корпоративными системами; — Практика работы с корпоративными базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, Vertica или аналогичными) и построением витрин/ETL (Airflow, Kafka и т.п.). Условия: — работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.); — оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные); — ДМС со стоматологией с первых недель работы (а не после испытательного срока).

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

Задачи: — Отвечать за всю AI-часть продукта: архитектура AI-системы от выбора LLM-моделей до построения RAG-pipeline и интеграции компьютерного зрения, принимать все ключевые технические решения — Обеспечивать качество рекомендаций, повышая конверсию на каждой итерации — Проводить быстрые итерации с выкатыванием изменений каждую неделю, сбором метрик, анализом и улучшением — Проводить эксперименты: A/B тесты промптов, гибридный поиск (текст + визуал + отзывы), мультимодальные модели, быстро проверять гипотезы на реальных пользователях — Масштабировать систему с 2000 туров на Мальдивы до 50,000+ туров по трём направлениям с тысячами запросов в день — Строить продукт с нуля, быстро экспериментировать и влиять на архитектуру Требования: — Опыт с продакшен LLM-приложениями, построение RAG-систем или чат-ботов на основе GPT/Claude — Экспертный уровень промпт-инжиниринга: правильная структура промптов, few-shot examples, chain-of-thought — Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском, понимание similarity search, hybrid search, reranking — Python на уровне продакшена: чистый, быстрый, поддерживаемый код Будет плюсом: — Опыт с компьютерным зрением и мультимодальными моделями (CLIP, GPT-4o, Claude 4.5 Sonnet) — Опыт с high-load системами и оптимизацией latency — Понимание рекомендательных систем — Понимание MLOps: мониторинг моделей, версионирование, A/B тестирование — Опыт построения recommendation систем и MCP для LLM систем — Личный опыт использования LLM для автоматизации задач Софт-скиллы: — Продуктовое мышление: AI как инструмент решения бизнес-задач — Умение работать с метриками: конверсия, время сессии, escalation rate — Быстрота принятия решений: выкатывать несовершенное решение и тестировать — Умение объяснять сложное простым языком для команды и бизнеса Условия: — Официальное оформление по ТК РФ — График 5/2, офис, сокращённый рабочий день по пятницам до 15:30 — Корпоративные программы обучения и развития — Медицинское обслуживание: ДМС и собственная медсанчасть — Специальные предложения от компаний-партнеров (рестораны, магазины, отдых, мероприятия) — Организация отдыха сотрудников и их детей, оплата детского сада — Аккредитованная IT компания — Офис на станции м. Курская — Корпоративные условия на приобретение туров — Дополнительный оплачиваемый отпуск 3 дня, оплата больничного — ДМС для членов семьи по корпоративным условиям — Корпоративные условия на изучение английского и занятия спортом

Location: Limassol, Cyprus Workplace: on-site Mayflower is a technology company building high-load products used by millions of people worldwide. Operating at the scale of one of the world's top-50 websites, we solve complex engineering challenges and create solutions that power real-time entertainment for a global audience. We are looking for a Lead ML Engineer to own a new ML stream focused on fast delivery of applied machine learning solutions across different product and business domains. The stream will work with a broad range of ML challenges. Some initiatives may be relatively small and delivered within a few weeks, while others may prove their value and grow into larger dedicated projects. This role combines hands-on ML engineering with end-to-end technical delivery ownership. You will receive product problems and expected outcomes from Product or internal stakeholders, clarify the technical requirements and constraints, define the implementation approach, coordinate execution within the stream, and bring solutions to production readiness and launch. This is a highly hands-on role. The stream will not have a dedicated software engineer for every initiative, so we expect Data Scientists and ML Engineers to be comfortable working beyond experimentation and contributing directly to production code. The role is not tied to a single ML domain. We value strong ML fundamentals, engineering skills, pragmatism, and the ability to quickly understand new problem areas more than deep specialization in one particular class of models. Job Responsibilities Technical Delivery Ownership Turn product and business problems into concrete ML implementation plans. Clarify requirements, constraints, available data, integrations, and success criteria together with Product and relevant stakeholders. Define technical scope, milestones, dependencies, risks, and delivery estimates. Select appropriate ML approaches and determine the fastest reliable way to validate and implement them. Drive technical delivery through experimentation, implementation, integration, deployment, and launch readiness. Keep delivery on track, proactively identify blockers, and coordinate dependencies with other teams. Provide Product with clear technical options, trade-offs, estimates, risks, and experiment results required for product decisions. Support production rollout and iteration based on observed results. Hands-on ML & Engineering Design, train, evaluate, and deploy ML models across different domains and problem types. Write production-quality Python and contribute directly to implementation. Build APIs, batch jobs, data-processing pipelines, and ML services required to deliver solutions where appropriate. Work with classical ML, deep learning, and foundation-model-based approaches depending on the problem. Process and transform large production datasets using Python and SQL. Integrate models into existing production systems. Implement appropriate testing, monitoring, logging, and observability for delivered ML solutions. Work within the shared ML infrastructure, architecture, and engineering practices used across the company. Collaborate with Data Science, Backend, Data Engineering, and MLOps specialists when deeper domain expertise or infrastructure changes are required. Stream Execution Break initiatives down into concrete technical tasks and coordinate execution within the stream. Coordinate the work of Data Scientists and ML Engineers contributing to stream initiatives. Review technical approaches, experiments, and implementation. Keep the team focused on the agreed scope, priorities, and delivery timeline. Identify technical risks and dependencies early and drive them to resolution. Escalate architectural, infrastructure, or methodological questions when broader alignment is required. Help prepare successful initiatives for scaling or transition into longer-term ownership if they grow beyond the scope of the stream. Cross-functional Collaboration Work closely with Product throughout the delivery lifecycle. Independently gather the technical details and constraints required to execute on a product request. Communicate estimates, dependencies, technical trade-offs, and delivery status clearly. Work directly with Engineering and other internal teams to unblock implementation. Challenge technically unclear, contradictory, or infeasible requirements and propose practical alternatives. You’ll thrive here if you have 5+ years of commercial experience in Machine Learning, Data Science, or ML Engineering. Strong hands-on Python programming and software engineering skills. Experience taking ML solutions from a product requirement through experimentation, implementation, integration, and production. Strong understanding of machine learning methods, statistics, experimentation, and model evaluation. Experience writing maintainable production code rather than working exclusively in notebooks. Experience building APIs, services, batch processing, or data pipelines. Strong SQL skills and experience working with large production datasets. Practical experience with Docker and production deployment environments. Ability to turn partially defined problems into concrete technical plans. Ability to estimate work, identify dependencies and risks, and drive technical execution against a timeline. Experience owning technical delivery involving several contributors and coordinating work across dependencies. Experience reviewing code and technical approaches. Ability to work effectively within established engineering and ML practices while independently owning delivery within a stream. Strong communication skills and the ability to work directly with Product and technical stakeholders. Ability to balance speed and engineering quality: validate ideas quickly when uncertainty is high and build robust solutions when moving towards production. Nice to Have Previous experience as a Tech Lead, Stream Lead, or technical owner of ML initiatives. Experience with Kubernetes and CI/CD. Experience with Kafka or other streaming platforms. Experience with Airflow, MLflow, experiment tracking, model monitoring, or similar tooling. Experience building real-time or high-load ML services. Experience with FastAPI or similar Python service frameworks. Experience across several ML domains, such as recommendation systems, ranking, NLP/LLMs, Computer Vision, anomaly detection, forecasting, or classification. Experience with LLM inference, fine-tuning or other GenAI systems. Experience in teams where Data Scientists and ML Engineers own a substantial part of production implementation themselves.