Middle/Senior инженер по Generative AI / Machine Learning
Ищем Middle/Senior инженера по Generative AI и Machine Learning в международную продуктовую команду (удаленно, Европа). Предстоит строить продакшн AI-системы: обучать классические ML и deep learning модели, собирать RAG-пайплайны и AI-агентов на LLM, разворачивать их в Kubernetes через FastAPI и поддерживать data-пайплайны на Airflow, Spark и BigQuery. Нужны сильный Python, опыт с PyTorch/TensorFlow, LangChain/LangGraph, MLOps и облаком Azure или AWS. Предлагают полностью удаленную работу с гибким графиком, 12 дней отпуска и 5 sick leave, оплату сертификаций и курсов, занятия английским, компенсацию ноутбука и выплаты через ФОП или Payoneer/Wise.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 147 похожих вакансий за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет.
Что предстоит делать
<p><strong>Локация:</strong> только Европа<br><strong>Тип занятости:</strong> полная занятость, удалённо<br> </p><p><strong>О роли</strong></p><p>Мы ищем Middle/Senior инженера по генеративному ИИ / машинному обучению, который поможет создавать AI-системы промышленного уровня — от классических ML- и deep learning-моделей до современных приложений на базе LLM. <br>Вы будете работать на протяжении всего жизненного цикла: проектировать и обучать модели, создавать RAG- и агентные пайплайны, а также разворачивать всё это в масштабируемых, хорошо спроектированных продакшн-системах.</p><p>Эта роль сочетает практическую ML-инженерию с разработкой GenAI/LLM, MLOps и data engineering — идеально подойдёт тому, кто любит работать по всему стеку, а не оставаться в одной узкой области.<br> </p><p><strong>Чем вы будете заниматься</strong></p><ul><li>Проектировать, обучать и разворачивать классические ML- и deep learning-модели (PyTorch, TensorFlow/Keras, scikit-learn) для таких задач, как анализ временных рядов, обнаружение аномалий, прогнозирование и оптимизация.</li><li>Создавать продакшн-приложения на LLM: RAG-пайплайны, эмбеддинги, семантический поиск, обработка документов и стратегии чанкинга.</li><li>Разрабатывать AI-агентов и многошаговые workflow-процессы с использованием LangChain, LangGraph и MCP (Model Context Protocol).</li><li>Применять лучшие практики prompt engineering для повышения надёжности и качества результатов систем на базе LLM.</li><li>Разворачивать модели и обеспечивать их работу с помощью Docker, Kubernetes и FastAPI/Flask.</li><li>Создавать и поддерживать data pipelines (ETL/ELT) с использованием Apache Airflow, Spark/Databricks и BigQuery, уделяя особое внимание качеству данных.</li><li>Участвовать в принятии решений по архитектуре системы — применяя такие принципы, как Domain-Driven Design, событийно-ориентированная архитектура и микросервисы, для построения высокодоступных распределённых систем.</li><li>Работать с облачной инфраструктурой, Azure или AWS; опыт работы с Azure OpenAI — большое преимущество.<br> </li></ul><p><strong>Что мы ищем</strong></p><p><strong>Основное:</strong></p><ul><li>Уверенные навыки Python с солидным опытом в классическом ML и deep learning (PyTorch, TensorFlow/Keras, scikit-learn).</li></ul><p><strong>GenAI / LLM:</strong></p><ul><li>Практический опыт создания продакшн-приложений на LLM: RAG, эмбеддинги, чанкинг, семантический поиск, обработка документов.</li><li>Опыт работы с LangChain, LangGraph, AI-агентами и MCP (Model Context Protocol).</li><li>Хорошее понимание prompt engineering.</li></ul><p><strong>Машинное обучение / Data Science:</strong></p><ul><li>Опыт работы с deep learning и классическими ML-методами, применяемыми к задачам временных рядов, обнаружения аномалий, прогнозирования и оптимизации.</li></ul><p><strong>MLOps / Развёртывание:</strong></p><ul><li>Опыт работы с Docker, Kubernetes и обслуживанием моделей через FastAPI или Flask.</li></ul><p><strong>Data Engineering:</strong></p><ul><li>Опыт работы с процессами ETL/ELT, Apache Airflow, Spark/Databricks, BigQuery и построения надёжных data pipelines с сильными практиками обеспечения качества данных.</li></ul><p><strong>Облачные технологии:</strong></p><ul><li>Опыт работы с Azure или AWS. Опыт работы с Azure OpenAI — преимущество.</li></ul><p><strong>Архитектура / Проектирование систем:</strong></p><ul><li>Знакомство с архитектурными фреймворками и практиками, такими как TOGAF, C4, ArchiMate, Domain-Driven Design, событийно-ориентированная архитектура, высокая доступность, распределённые системы и микросервисы.</li></ul><p><br><strong>Мы предлагаем:</strong></p><ul><li>Удалённый формат работы. Работайте откуда угодно и будьте частью географически разнообразной команды;</li><li>Оставайтесь на шаг впереди. Работайте с передовыми технологиями;</li><li>Возможность влиять на процессы;</li><li>Оплачиваемые 12 отпусков и 5 больничных в год;</li><li>Гибкий график работы;</li><li>Возможность оплаты через ФОП или Payoneer/Wise;</li><li>Программа компенсации за покупку новых ноутбуков;</li><li>Оплачиваемые профессиональные сертификации и образовательные курсы;</li><li>Оплачиваемые занятия английским;</li><li>Дружелюбная атмосфера с ежеквартальными тимбилдингами;</li><li>Никакой бюрократии.<br> </li></ul><p>Мы уважаем ваше время, поэтому заранее сообщаем, что процесс найма включает <strong>интервью из 2 этапов:</strong></p><ul><li>Общее интервью</li><li>Техническое интервью</li></ul><p>Обратите внимание, что <strong>проверка биографии (проверка рекомендаций) является обязательным этапом</strong> нашего процесса интервью для этой роли.</p><p><br>Готовы попробовать свои силы? Не тяните кота за хвост и без сомнений отправляйте своё резюме!<i><strong></strong></i></p><blockquote><p><i><strong>Для тех кандидатов, которые не получат обратной связи после отклика: </strong>Мы очень благодарны за ваше время и внимание к нашей вакансии! Однако иногда мы получаем слишком много резюме одновременно, и на ответы всем потребовалось бы несколько дней. Поэтому мы связываемся только с релевантными кандидатами. Надеемся на ваше понимание.</i></p></blockquote> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/seedium-io/vacancies/373276/#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 Seedium.io
2 активные вакансии в компании
Старший инженер-программист (Full-stack)
~2 157 876 ₸ оценка по всем рынкам
Ищем старшего инженера-программиста с сильным архитектурным мышлением для долгосрочного проекта крупной европейской компании. Нужно проектировать и разрабатывать решения end-to-end: фронтенд на React, бэкенд на Node.js/TypeScript, инфраструктура и DevOps (Docker, Kubernetes, CI/CD), плюс применение AI-инструментов и RAG. Требуется 7+ лет коммерческого опыта, английский B2-C1 и готовность работать самостоятельно с клиентом.
Похожие вакансии
6 вакансийРазработчик Microsoft Power Platform
~1 469 000 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужно автоматизировать банковские процессы на Microsoft Power Platform: делать приложения в Power Apps, автоматизации в Power Automate, отчёты в Power BI и связывать их с корпоративными системами. Требуется 2+ года опыта с Power Platform, SQL, Python и ETL, а также работа с AWS и Azure. Предлагают официальное трудоустройство, гибридный формат, медстраховку с первого дня, обучение и годовое бонусы.
Гейм-дизайнер (аналитик)
~1 469 000 ₸ оценка по всем рынкам
Гейм-дизайнер с аналитическим уклоном для казуальных мобильных игр: нужно собирать и интерпретировать продуктовые данные, строить метрики, запускать A/B-тесты и на их основе проектировать игровые механики и экономику. Ждут опыт от 2 лет в геймдеве, понимание игровых метрик и баланса, готовность к тестовому заданию. Предлагают полную удалёнку, 28 дней отпуска и быстрые итерации без бюрократии.
Аналитик маркетинговой аналитики
~1 017 000 – 1 666 750 ₸ оценка по стеку
Нужен аналитик, который будет оценивать эффективность performance-маркетинга, искать точки роста, оптимизировать бюджеты и запускать A/B-тесты для проверки маркетинговых гипотез. Требуется опыт в маркетинговой или продуктовой аналитике от 3 лет, уверенный SQL и хорошее владение Python (Pandas, NumPy, SciPy), понимание метрик ROMI, ROAS, CAC, LTV и систем веб/мобильной аналитики. Предлагают гибридный или удалённый формат, оформление по ТК РФ, ДМС со стоматологией и скидки в сетях группы.
Аналитик данных / Data Governance
~1 469 000 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен аналитик по данным и метаданным: описывать сущности и показатели, вести глоссарий, следить за качеством данных в DWH и готовить семантический слой для AI-аналитики. Требуется от 3 лет в системном/бизнес-анализе и год в аналитике хранилищ, уверенный SQL, опыт с Data Governance и Open Metadata. Python будет плюсом.
Senior Data Scientist / ML Engineer
~1 469 000 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно строить и внедрять ML-модели для предсказания LTV в маркетинговой аналитике — от идеи до продакшна, с мониторингом и поддержкой. Стек: Python, MLOps, AWS, dbt, Snowflake, Airflow. Удалённая работа по B2B-договору в AI SaaS-стартапе.
PostgreSQL-разработчик
~1 469 000 ₸ оценка по всем рынкам
Разработка и развитие складского ПО и инфраструктурных проектов на PL/pgSQL: оптимизация SQL-запросов, мониторинг и настройка производительности баз данных, проектирование новых модулей. Нужен опыт коммерческой разработки на PL/pgSQL от 2 лет, знание PostgreSQL, нереляционных БД, Git, Docker, Kafka и Grafana, понимание алгоритмов. Работа в команде над общими целями проекта.