ML Engineer (NLP / LLM)
Нужен DS-инженер с упором в NLP: строить и дообучать модели, вести эксперименты и выводить их в продакшн, поддерживать уже работающие решения вместе с аналитиками и dev-командами. Требуется около 3 лет стажа, уверенный Python, ML/NLP-стек (бустинги, transformers, LangChain) и базовый MLOps с Docker и Git. Условия и зарплата в тексте не указаны.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата ниже рынка
На 47% ниже медианы Data/ML по 34 вакансиям за 90 дней, рынок — Казахстан (KZT); город и грейд вакансии не учтены.
Что предстоит делать
- Построение, fine-tune и трекинг экспериментов моделей.
- Полный процесс разработки и сопровождение моделей в продакшн.
- Поддержка и улучшение уже существующих моделей.
- Совместная работа с аналитиками и dev-командами.
- Мы ожидаем от кандидата:
- Официальный стаж работы - 3 года.
- Практический DS-опыт, с упором в NLP.
- Опыт развертывание ML, LLM моделей в продакшн.
- Глубокое знание моделей машинного обучение (ML).
- Уверенные знание в области глубокого обучение (DL) и NLP.
- Знания метрик качества моделей. Способы валидации результатов.
- Способность объяснить результаты модели.
- Технически навыки:
- Уверенное владение Python.
- Знания ML стека: Boosting (Xgboost / LightGBM / Catboost), Pandas, Numpy, Scikit-learn, MLFlow & Optuna, Elasticsearch и т.д.
- Знания NLP стека: от tf-idf до hugging face, transformers, unsloth и т.д.
- Базовые навыки: Docker, Git.
- Базы данных: PostgreSQL, Qdrant / pgvector, neo4j.
- AI Agents: OpenAI, MCP, LangChain, LangGraph
- MLOps: vLLM, Triton, Llama.cpp, MLFlow, Nexus Repository, Gitlab CI, Prometheus & Grafana и т.д.
- Backend: FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic, Alembic, Pytest, Linux.
- Навыки разработки: ООП, работа с асинхронностью, проектирование REST API, паттерны проектирование ПО.
- Приветствуется:
- Опыт в смежных областях ML (например, Computer Vision).
- Оптимизация inference моделей.
- Наличие сертификатов.
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.
Дома и в долларовых вакансиях за это платят примерно одинаково
Сравниваем один и тот же срез: Data/ML, middle, за 90 дней.
Казахстан (KZT)
712 500 ₸
600 000 – 1 350 000 ₸ · 18 вакансий
Международные (USD)
696 542 ₸
450 690 – 1 464 743 ₸ · 24 вакансии
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансий
LLM-инженер / AI-разработчик
Нужен инженер, который строит LLM-пайплайны для анализа больших массивов документов: RAG, агенты на LangGraph, text-to-SQL, OCR и обработка речи. Требуется от 3 лет Python в проде, из них от 1,5 года работы с LLM-функциями, плюс FastAPI, SQL и Docker. Работа в офисе в Астане по ТК РК, зарплата обсуждается по итогам собеседования.
Data Engineer
Нужен Data Engineer для разработки и поддержки ETL/ELT пайплайнов на Python, интеграции данных из разных источников и работы с хранилищами (PostgreSQL, ClickHouse и др.). Требуется опыт от 2 лет, уверенный Python и SQL, Airflow, Spark, Kafka, Docker и Git. Работа в офисе в Астане, график 5/2, официальное трудоустройство по ТК РК, зарплата обсуждается по итогам собеседования.
Аналитик корпоративных продаж
~600 000 – 1 025 000 ₸ оценка
Нужен аналитик, который будет готовить отчёты и дашборды по корпоративным продажам, считать KPI (ARPU, отток, выручка), строить прогнозы и презентовать выводы руководству. Ждут опыт в аналитике от 2 лет, уверенный SQL, Power BI и Excel. Работа в телеком-компании с фокусом на бизнес-рынок Казахстана.
ML Engineer (Middle/Senior)
Нужно обучать и внедрять модели принятия решений и мультимодальные эмбеддинги, отвечать за AI Safety для продукта GigaChat. Работа охватывает полный цикл: подготовку данных, обучение, тестирование и внедрение. Требуются Python, PyTorch, опыт с нейросетями и умение читать научные статьи.
Продуктовый аналитик
~981 000 – 1 607 750 ₸ оценка
Нужен продуктовый аналитик в объединённую IT-компанию Wildberries и Russ. Задача — строить и поддерживать витрины данных, писать сложный SQL, автоматизировать процессы на Python и Airflow, работать с большими объёмами данных в Spark и следить за качеством данных. Ждут уверенный SQL и Python, опыт с Airflow и Spark, понимание ETL/ELT и разных СУБД. Предлагают ДМС, обучение, корпоративный спорт и комфортный офис.
Data Engineer
~981 000 – 1 607 750 ₸ оценка
Разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов, миграция загрузки данных на новую data-платформу на базе ClickHouse, развитие оркестрации, CI/CD и наблюдаемости. Нужен опыт Data Engineer от 2 лет, уверенный Python и SQL, Docker, Kubernetes, Airflow и аналитические СУБД. Предлагают ДМС, корпоративное обучение, спорт и комфортный офис.