Forward Deployed Machine Learning Engineer
Роль предполагает работу напрямую с AI-лабораториями и корпоративными партнёрами: постановка исследовательских задач, построение систем обработки данных, внедрение ML и evaluation-пайплайнов, а также разработка агентных и LLM-систем в продакшене. Нужна сильная инженерная база на Python, опыт с LLM и ML-инфраструктурой, а также навыки коммуникации с партнёрами.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Вилка вне типичного диапазона рынка без учёта грейда
Разница с медианой здесь говорит о грейде, а не о работодателе. Медиана Data/ML по 70 вакансиям за 90 дней, рынок — Международные (USD); город и грейд вакансии не учтены.
Что предстоит делать
Работа напрямую с AI-лабораториями и корпоративными партнёрами для определения исследовательских целей, построения систем data intelligence, внедрения ML- и evaluation-пайплайнов, а также разработки агентных и LLM-систем в продакшене. Требуется сильный инжиниринг на Python, опыт работы с LLM/ML-инфраструктурой и взаимодействие с партнёрами.
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 Joblet-AI
6 активных вакансий в компании
Разработчик AI-агентов (Python)
Разработка и улучшение AI-агентов для рекрутинга на базе современных LLM, создание backend-сервисов на Python, работа с промптами и оркестрацией агентов, деплой масштабируемых AI-систем. Требуется опыт в Python-разработке и работе с LLM, сотрудничество с кросс-функциональными командами для выпуска production-фич.
Разработчик десктопного ПО (Electron.js)
Разработка кроссплатформенного десктопного приложения для продуктивности на Electron.js под MacOS и Windows. Нужно делать системы учёта времени в реальном времени, аккуратно собирать системные сигналы с заботой о приватности и оптимизировать производительность. Работа в связке с бэкенд- и продуктовой командами.
AI Research Engineer
Нужно проектировать и возглавлять фреймворки оценки, бенчмарки и методологии для агентов, пишущих код. В задачи входит исследование качества моделей, анализ их поведения, подготовка датасетов и инструментов, а также совместная работа с AI- и инженерными командами над экспериментальной оценкой новых моделей генерации кода.
Fullstack разработчик (Python/TypeScript)
Разработка fullstack-функций для платформ с человеческими данными: бэкенд-API, пайплайны данных и фронтенд на React. Работа в связке с research-инженерами и coding-агентами, акцент на моделировании данных, интеграциях и инфраструктуре платформы. Стек — Python и TypeScript.
Похожие вакансии
6 вакансийAI Research Engineer
Нужно проектировать и возглавлять фреймворки оценки, бенчмарки и методологии для агентов, пишущих код. В задачи входит исследование качества моделей, анализ их поведения, подготовка датасетов и инструментов, а также совместная работа с AI- и инженерными командами над экспериментальной оценкой новых моделей генерации кода.
Ведущий специалист по аналитике данных
Руководить аналитической стратегией страховой компании Aspire General Insurance: отвечать за предиктивную аналитику, машинное обучение и data science в автостраховании. Управлять командой дата-сайентистов и аналитиков, чтобы влиять на андеррайтинг, ценообразование, урегулирование убытков и клиентский опыт.
Python Developer (AI Agents) / Middle
~2 317 080 ₸ оценка по всем рынкам
Разработка и интеграция ИИ-агентов и мультиагентных платформ на базе LLM. Нужно уметь работать с асинхронным кодом, тестировать и оптимизировать решения, следить за информационной безопасностью. Стек — Python, Docker, Kubernetes, FastAPI, PostgreSQL.
MLOps Engineer
~2 317 080 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен инженер, который построит MLOps-инфраструктуру с нуля для R&D-команды: автоматизация обучения, тестирования и деплоя ML-моделей, управление датасетами и экспериментами, GPU-среды и embedded-платформы вроде NVIDIA Jetson. Требуется 3+ года в MLOps/DevOps для ML, уверенные Linux, Python, Bash, Docker, CI/CD, опыт с GPU/CUDA, PyTorch, MLflow или DVC. Предлагают гибкий формат, доступ к GPU-ресурсам, бронирование от мобилизации и влияние на архитектуру AI-продуктов.
Ведущий разработчик систем оценки и оптимизации AI
Руководите разработкой систем оценки и автоматической оптимизации для AI-моделей и агентов в платформе Nova компании Iterable. Задача — измерять, диагностировать и улучшать качество работы моделей с помощью современных ML-подходов. Работа удалённая, с высокой автономией и тесным взаимодействием с продуктовой командой и командой retrieval.
Senior ML Engineer (Python / NLP / LLM)
~2 720 302 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен ML-инженер для проектирования и оптимизации ML-пайплайнов: от подготовки данных до вывода моделей в продакшн. Работа включает NLP/LLM, общение с заказчиками и развитие агентных AI-систем. Основной стек — Python, PyTorch, Hugging Face и scikit-learn.