AI Specialist (Python)
Ищем AI-специалиста с сильным Python и опытом работы с современными AI-фреймворками и LLM. Задачи — обучение и дообучение ML-моделей, работа с нейросетями (NLP, CV, RL), деплой моделей в прод и разработка Python-бэкенда на Flask/FastAPI для их обслуживания. Нужен опыт в AI/ML от года, знание LangChain/LangGraph, PyTorch/TensorFlow, векторных хранилищ и баз SQL/NoSQL.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 23 похожих вакансий за 90 дней, рынок — Международные (USD).
Что предстоит делать
Специалист по ИИ (Python) Мы ищем Специалиста по ИИ с сильными навыками Python и практическим опытом работы с современными фреймворками ИИ и LLM. Вы будете заниматься созданием, тонкой настройкой и развёртыванием моделей машинного обучения в продакшене, а также разработкой Python-бэкенд-сервисов для обслуживания моделей.
- Разрабатывать и поддерживать решения AI/ML на Python.
- Работать с LLM (OpenAI, Anthropic, Google Gemini) и фреймворками, такими как LangGraph и LangChain.
- Строить и оптимизировать пайплайны с использованием Vector Stores.
- Обучать, тонко настраивать и оценивать ML-модели (изображения, текст, аудио, видео).
- Работать с нейронными сетями, задачами NLP, компьютерного зрения или обучения с подкреплением.
- Создавать и улучшать модели классификации (обнаружение кадров/сцен, подписи, разметка объектов, оценка внимания и т.д.).
- Развёртывать модели AI/ML в продакшн-средах.
- Разрабатывать Python-бэкенд (Flask или FastAPI) для обслуживания моделей.
- Работать с базами данных (SQL и NoSQL) для хранения данных, предобработки и пайплайнов входных данных моделей.
Что ждём от вас
- >1 года опыта в AI/ML или прикладном машинном обучении.
- Сильные навыки Python.
- Опыт работы с фреймворками LLM: LangGraph, LangChain.
- Практический опыт работы с LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini).
- Хорошее знание Vector Stores и их применения.
- Твёрдое понимание алгоритмов, архитектур и рабочих процессов ML.
- Опыт работы с ML-фреймворками: PyTorch, TensorFlow.
- Опыт обучения и тонкой настройки моделей для изображений/текста/аудио/видео.
- Опыт создания бэкенд-сервисов с Flask или FastAPI.
- Опыт работы с базами данных SQL и NoSQL (например, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DynamoDB и т.д.).
- Будет плюсом
- Понимание инструментов MLOps и CI/CD для ML.
- Опыт работы с GPU, оптимизацией моделей, квантизацией.
- Знакомство с облачными платформами (AWS / GCP / Azure).
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в HebronSoft
3 активные вакансии в компании
Специалист по AI
~1 388 613 ₸ оценка по всем рынкам
Ищем специалиста по AI с сильным Python и опытом работы с современными AI-фреймворками и LLM. Задачи: обучение и дообучение ML-моделей, деплой в прод, разработка Python-бэкенда для сервинга моделей, работа с LangGraph, LangChain и векторными хранилищами. Требуется более года опыта в AI/ML, знание PyTorch/TensorFlow и баз данных SQL/NoSQL.
Middle QA инженер
~900 000 ₸ оценка по всем рынкам
HebronSoft ищет Middle QA инженера, который будет тестировать веб- и нативные приложения, вести тестовую документацию и работать в тесной связке с разработчиками, продактами и дизайнерами. Нужен опыт в QA от 3 лет, знание техник тест-дизайна, базовые HTML/CSS, тестирование REST API и инструменты вроде Jira, Git, Android Studio и Xcode. Процесс отбора простой: короткий интро-звонок и техническое интервью.
Похожие вакансии
6 вакансий
Ведущий аналитик
~650 000 ₸ оценка
Аналитик данных в лизинговой компании BCC Leasing (дочерняя структура Банка ЦентрКредит). Нужно систематизировать и обрабатывать данные, строить отчёты и дашборды, автоматизировать пайплайны на базе Excel, SQL, Python и Power BI. Требуется профильное образование и опыт в аналитике от года, знание SQL обязательно, Python и CRM будут плюсом. Предлагают оформление по ТК РК, график 5/2, квартальные KPI-бонусы, медстраховку и офис в Алматы.
Python developer (Machine Learning Team)
~1 388 613 ₸ оценка по стеку, все рынки
Ajax Systems шукає Python-розробника в ML-команду для розбудови внутрішньої платформи, яка допомагає ML-інженерам готувати датасети, тренувати моделі та автоматизувати тестування на реальних пристроях. Потрібен комерційний досвід з Python 3 від 3 років, базові знання asyncio, Linux, Docker, SQL і Git, англійська для читання техдокументації. Пропонують конкурентну зарплату, медстрахування, корпоративні заняття з англійської та знижки на продукти компанії.
Data Scientist Middle
~1 388 613 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен ML-специалист для решения бизнес-задач в ценообразовании и прогнозировании. Работа end-to-end: разработка и оценка моделей на временных рядах и uplift modeling, анализ A/B-тестов и работа с данными. Требуется уверенный Python, SQL и опыт классического ML в бизнесе.
Дата инженер
~896 000 – 1 680 000 ₸ оценка
Нужен дата-инженер на крупный банковский проект: репликация данных из S3 в Hadoop, разработка и тестирование ETL-процессов, анализ требований и проектная документация. Ждут уверенный SQL, Python и опыт с Apache Spark, Hadoop/S3 и Airflow, плюсом будут Parquet/ORC, Iceberg, Kafka и Data Vault. Предлагают ДМС со стоматологией, технику, внутренние митапы и сессии профессионального развития.
Аналитик данных
~650 000 ₸ оценка
Аналитик данных в Kaspi.kz будет развивать эквайринг Kaspi Pay: анализировать эффективность маркетинговых кампаний, автоматизировать отчётность, искать инсайты и тестировать гипотезы, заниматься предиктивным анализом и сегментациями. Нужен опыт аналитиком от 2 лет, продвинутый SQL и Python, знание статистики и классического ML, работа в BI-инструментах. Работа полностью в офисе в Алматы, предлагают обучение, языковые курсы, тренажёрный зал и отсутствие дресс-кода.
AI Engineer (Generative AI, Python)
Специалист по созданию, интеграции и оптимизации агентов и приложений на основе генеративного ИИ с использованием Python и LLM. Работа в междисциплинарных командах, фокус на интеграции, оценке качества и инженерных практиках для масштабируемых и надёжных решений.