Machine Learning Engineer
Разработка продвинутых чат-ботов и систем перевода с использованием ML/NLP. Требуется опыт Python, TensorFlow, LLM и продакшн-развертывания. Предлагается удаленная работа, высокая зарплата и профессиональное развитие.
Актуальность уточняется
Источник пока не подтвердил, что вакансия открыта. Проверьте её статус на сайте работодателя перед отправкой отклика.
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 75 вакансиям за 90 дней, рынок — Международные (USD); город и грейд вакансии не учтены.
Что предстоит делать
<p>Наша опытная команда разработчиков с более чем 10-летним опытом работы ищет опытного <strong>Machine Learning Engineer</strong>. Вы присоединитесь к сильной команде инженеров, будете напрямую влиять на продуктовые метрики, получите высокую степень автономии в принятии решений и конкурентоспособный компенсационный пакет.</p><p><strong>Роль и обязанности</strong></p><ul><li>Проектирование и разработка человекоподобных чат-ботов на уровне действий — диалоговых агентов, которые не только естественно ведут беседу, но и инициируют и выполняют пользовательские сценарии внутри продукта (сбор данных, запуск процессов, завершение задач).</li><li>Участие в архитектуре и разработке интеллектуальной, контекстно-зависимой системы перевода, которая сохраняет смысл, тон и стиль.</li><li>Проведение экспериментов и внедрение ML/NLP функций в продакшн с высокой стабильностью и измеримыми результатами.</li><li>Работа с командами продукта и разработки для обеспечения быстрого, точного и надежного взаимодействия между ML-компонентами и бэкенд-сервисами.</li><li>Полное владение жизненным циклом ML-функций: сбор данных, эксперименты, обучение моделей, развертывание, мониторинг и улучшение качества.</li></ul><p><strong>Обязательные требования</strong></p><ul><li>3+ года опыта разработки на Python и поддержки сервисов продакшн-уровня.</li><li>Опыт веб/API разработки (REST, версионирование, логирование, наблюдаемость).</li><li>Уверенные навыки работы с Pandas, NumPy и SQL для обработки и анализа данных.</li><li>1+ год практического опыта решения реальных ML-задач (NLP/CV) в рамках продакшн-проектов.</li><li>Опыт работы с фреймворками TensorFlow, Keras и/или Hugging Face.</li><li>Понимание практик развертывания и мониторинга моделей.</li><li>Твердые знания GIT, HTTP(s), JSON/XML и базовых сетевых протоколов (TCP/IP).</li><li>Понимание основ SDLC, code review, CI/CD пайплайнов.</li><li>Знакомство с архитектурами на основе LLM (промпт-инжиниринг, RAG/дообучение, бэкенд-интеграция).</li><li>Опыт создания интеллектуальных чат-ботов, которые выполняют реальные действия в продукте (не просто FAQ или боты поддержки).</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Опыт работы с PyTorch, SciPy, OpenCV, Matplotlib, LangChain или LlamaIndex.</li><li>Опыт работы с Docker, NoSQL или векторными базами данных (например, Weaviate, PGVector, Milvus).</li><li>Базовые знания JavaScript для интеграции ML-сервисов с фронтендом.</li><li>Генерация изображений на основе диффузии (например, Flux, LoRA, оптимизация инференса) — опционально, но является сильным плюсом.</li><li>Фреймворки для автоматизированной оценки LLM (офлайн/онлайн тесты, A/B тестирование).</li><li>Опыт работы с мультимодальными моделями (текст↔изображение, vision-language).</li></ul><h3>Как мы работаем</h3><ul><li>Инженерная строгость: измеримость, воспроизводимость, контроль деградации.</li><li>Совместная архитектура: решения, основанные на данных, а не на интуиции.</li><li>Продуктовая ориентация: время отклика, точность, конверсия сценариев и стоимость задачи.</li></ul><p><b>Условия работы:</b></p><ul><li>Удаленная работа в дружном и комфортном коллективе профессиональных разработчиков БЕЗ давления со стороны маркетологов;</li><li>Своевременная заработная плата от $10000 гросс;</li><li>2 недели оплачиваемого отпуска в год;</li><li>Оплачиваемые больничные;</li><li>Оплачиваемые выходные в основные славянские праздники;</li><li>Возможность посещения профессиональных курсов за счет компании;</li><li>Рабочая неделя: воскресенье-четверг, с 10:00 до 19:00 по израильскому времени.</li></ul><p><b>Мы будем рады рассказать вам все подробности о вакансии! Отправляйте свое резюме сейчас, и мы свяжемся с вами!</b></p><p><b>!!! ВАЖНО ЗНАТЬ !!!</b></p><p><b>У нас мультинациональная команда разработчиков, которая сформировалась более 9 лет назад. В нашей команде есть люди, живущие в разных странах СНГ, поэтому языком общения является русский. Но компания и все наши сотрудники решительно выступают против вторжения России в Украину. Компания оказывает гуманитарную помощь Украине и помогает нашим сотрудникам, проживающим там.</b></p><p><b>Мы верим в победу Украины! Слава Украине! Слава ВСУ! Слава украинской нации!</b></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/interactive-online-technologies/vacancies/272193/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>
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 Interactive Online Technologies
2 активные вакансии в компании
Старший .NET разработчик
Ищем опытного .NET разработчика для создания нового продукта в международной команде. Требуется уверенное владение ASP.NET, Azure и T-SQL. Предлагаем удаленную работу, зарплату от $5000 и оплачиваемые курсы.
Похожие вакансии
6 вакансийОпытный Data Scientist/ML Engineer
Нужен опытный Data Scientist/ML Engineer, который будет вести инновационные проекты в области Data Science и машинного обучения. Задачи — от построения пайплайнов данных до вывода ML-моделей в продакшн, плюс руководство проектами. Работа полностью удалённая, с акцентом на результативную оплату.
Инженер по машинному обучению (LLM)
Нужно дообучать и выводить в прод открытые большие языковые модели для приложений AI-компаньонов, улучшать поведение и персонализацию моделей, а также строить оценки качества. Работа полностью удалённая в международной AI-команде с высокой значимостью проекта.
AI-инженер / разработчик AI-ботов и агентов
~2 389 763 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен инженер, который с нуля до продакшена ведёт AI-решения для телеком-интегратора: ботов и AI-агентов в Telegram, WhatsApp, веб-чатах и голосовых каналах, RAG-базы знаний и автоматизацию поддержки и NOC. Требуется 4–6 лет разработки, уверенный Python (FastAPI), опыт с LLM и фреймворками вроде LangChain/LangGraph, интеграции по API, PostgreSQL и Docker, английский B1–B2. Предлагают удалёнку, почасовую оплату в проектном формате с перспективой долгого сотрудничества и международные проекты на современном AI-стеке.
AI Developer
~2 389 763 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен AI-разработчик для построения и эксплуатации систем на базе LLM: запуск открытых моделей через Ollama и llama.cpp, RAG-пайплайны, интеграции по Model Context Protocol. Требуется 3–5+ лет продакшн-опыта на Python, понимание Docker, CI/CD и облаков Azure/AWS, плюс базовые DevOps-навыки. Работа удалённая в распределённой международной команде, с менторством и ростом в оптимизации моделей.
Старший Oracle Data Engineer
~2 389 763 ₸ оценка по стеку, все рынки
Немецкий IT-подрядчик ищет старшего инженера данных для разработки и развития решений на Oracle: SQL, PL/SQL и интеграции через Oracle Data Integrator. Нужно брать на себя техническую ответственность за темы проекта, координировать команду разработчиков и уверенно общаться с руководством проекта и заказчиком. Требуются очень хороший немецкий (C1) и хороший английский, опыт с Oracle, Jira, Confluence и Git; предлагают гибкий график, удалёнку, бюджет на железо и обучение.
Старший Fullstack инженер (Python/AWS)
~2 389 763 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен старший инженер, который построит с нуля продакшн-платформу данных для американской healthcare-компании: пайплайны от сырых данных клиентов до единой модели и аналитического слоя, а также путь деплоя ML-моделей. Стек — Python на AWS, Docker и Kubernetes, с упором на open-source инструменты. Требуют серьёзного опыта в data engineering, ETL, SQL и самостоятельности: работать придётся напрямую с CTO и заказчиком, без большой команды.