Инженер по ИИ-инфраструктуре
Вакансия предполагает работу над крупномасштабной ИИ-инфраструктурой: обучение и оптимизация моделей машинного обучения (язык, зрение, мультимодальные). Требуется опыт с распределенными системами и Python/JAX. Роль подходит для инженеров, интересующихся ML-инфраструктурой.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 216 похожих вакансий за 90 дней.
Что предстоит делать
Управляйте крупномасштабной AI-инфраструктурой, уделяя внимание обучению, оптимизации и тонкой настройке современных моделей машинного обучения, охватывающих задачи в области языка, зрения и мультимодальных задач. Работайте с распределёнными системами и современными ML-фреймворками, в первую очередь Python и JAX, взаимодействуя с инженерами и исследователями.
Стек и инструменты
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Jobgether
61 активная вакансия в компании
C++ разработчик распределённых систем хранения
~1 760 578 ₸ оценка
Разработка распределённых систем хранения для AI-облачных платформ на C++. Требуется опыт в высоконагруженных, низколатентных системах, виртуализации и сетях. Предлагается удалённая работа в международной команде.
Разработчик инструментов анализа вредоносного ПО
~1 390 000 ₸ оценка
Разработка внутренних инструментов для анализа вредоносного ПО и обнаружения угроз. Требуется опыт с Python, AWS, Kubernetes и CI/CD. Предлагается удалённая работа и полное владение проектами.
Удаленный разработчик Node.js (P2P сети)
~2 314 281 ₸ оценка
Вакансия для разработчика, который будет удаленно проектировать и оптимизировать P2P-сети и системы хранения данных на Node.js и JavaScript. Требуется опыт работы с распределенными системами, протоколами и решением задач производительности. Основной фокус — безопасность, надежность и эффективность децентрализованных технологий.
Python разработчик (FastAPI)
~1 390 000 ₸ оценка
Разработчик будет создавать и поддерживать безопасные и масштабируемые API и интеграции для SaaS-платформы управления персоналом. Требуется опыт работы с Python и FastAPI, а также умение работать в распределенной команде. Предлагается удаленная работа и фокус на AI-ассистированную разработку и качество кода.
Похожие вакансии
6 вакансийИнженер по машинному обучению
~2 641 000 – 3 664 122 ₸ оценка
Вакансия для инженера машинного обучения, который будет разрабатывать AI-приложения для поиска, суммаризации и чата. Требуется опыт с Python, AWS и векторным поиском. Предлагается работа над масштабируемыми решениями для внутренних платформ.
Инженер по машинному обучению для автономного открытия материалов
~2 641 000 – 3 664 122 ₸ оценка
Вакансия для ML-инженера, который будет разрабатывать интеллектуальных агентов для автономного поиска новых материалов. Нужен опыт в системах машинного обучения и агентных фреймворках, а также готовность погрузиться в материаловедение. Работа предполагает интеграцию научных процессов и командное взаимодействие.
Старший архитектор решений по данным, аналитике и ИИ (Azure)
~2 641 000 – 3 664 122 ₸ оценка
Ищем старшего архитектора решений для проектирования корпоративных платформ данных, аналитики и ИИ на базе Azure. Нужен 10+ лет опыта в IT, глубокие знания Azure Data Factory, Databricks, Power BI и Azure OpenAI, а также умение вести команды и внедрять решения от идеи до продакшена. Предлагается работа в международной среде с сильным фокусом на безопасность и соответствие стандартам.
AI/ML вычислительный специалист
Вакансия для специалиста по AI/ML: разработка и внедрение моделей машинного обучения для корпоративных клиентов, включая MLOps и облачные сервисы. Требуется опыт в создании моделей и их продакшн-развертывании.
Разработчик решений ИИ и машинного обучения
Вакансия для специалиста по ИИ и машинному обучению: разработка генеративных моделей, LLM и RAG-архитектур, интеграция в облаке. Требуется опыт с API, микросервисами и желательно FinOps для оптимизации облачных затрат.
MLOps и Gen AI Ops инженер
Вакансия предполагает работу с MLOps и генеративным ИИ в AWS: создание и поддержку ML-пайплайнов, настройку инфраструктуры через Terraform и обеспечение работы моделей в продакшене для финансовых задач. Требуется опыт с облачными технологиями и MLOps-практиками.