Middle+ / Senior ML-инженер

Ты сможешь получить опыт и раскрыть свой потенциал, работая над уникальными технологичными проектами наших клиентов.

Ты фокусируешься на технических задачах, а мы берем на себя переговоры с заказчиком, решение бюрократических вопросов и своевременно оплачиваем работу на проекте.

Приглашаем ML-инженера для работы на IT-проектах наших клиентов (в формате аутстафф).

Задачи:

• Исследовать и применять математические и ML-методы для решения прикладных бизнес-задач, выбирать оптимальные алгоритмы под специфику данных и целей.

• Разрабатывать и обучать ML-модели (RecSys, модели оттока, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения).

• Строить end-to-end ML-пайплайны: от проверки гипотез и анализа данных до обучения, валидации и выбора лучших моделей или ансамблей.

• Реализовывать production-ready решения: подготовка моделей к эксплуатации, оптимизация инференса (скорость, стабильность, масштабируемость).

• Интегрировать ML-решения в существующую ИТ-инфраструктуру (API, брокеры сообщений, хранилища данных).

• Оптимизировать производительность и масштабируемость ML-решений для высоконагруженных систем.

• Настраивать мониторинг технических и качественных метрик моделей.

• Взаимодействовать с инженерами, аналитиками и продуктовыми командами.

Требования:

• Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет.

• Python — продвинутый уровень (от 5 лет), умение писать чистый и поддерживаемый production код (OOP, SOLID).

• Знание фреймворков FastAPI/Django/Flask

• Глубокое понимание теоретической базы ML: основные задачи, методы, метрики, математическая статистика и теория вероятностей.

• Практический опыт классического ML и бустингов: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM.

• Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers;

• задачи NLP/NER, работа с текстовыми данными.

• Опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов.

• Практическая работа с LLM-инструментами и агентными фреймворками: LangChain, LangGraph (или аналогичные)

• Опыт подготовки моделей к продакшену:

• Docker, CI/CD

• Хорошее знание Linux.

• Опыт работы с векторными базами данных: Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector.

• Умение работать с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ)

• Понимание принципов MLOps и мониторинга (включая Grafana).

Мы предлагаем:

• Удаленную работу - возможность работать из любого города

• Заключение договора гражданско-правового характера.

• Важно! Оплата за фактически отработанное время на проекте, выплата осуществляется в российских рублях

• Интересные и уникальные проекты - в финансовой и промышленной сферах

Мы предоставляем сложные, но стабильные проекты с современным стеком. Ты фокусируешься на коде и архитектуре, а мы берем на себя переговоры с заказчиком, решение бюрократических вопросов и защиту твоего спокойствия и интересов.

Твоя зона ответственности — качественный продукт, наша — надежная поддержка и своевременная оплата.

Этапы отбора:

Мы уважаем твое время, поэтому наш процесс отбора максимально прозрачен:

Анкета – знакомство с твоим опытом в чат-боте.

Первичное интервью – расскажем о проектах, узнаем друг друга.

Техническое интервью – обсуждение твоих навыков и кейсов.

Предложение о сотрудничестве.