ML Engineer (Middle)
Нужно строить и оптимизировать ML-пайплайны для языковых моделей: готовить и размечать данные, делать fine-tuning на Python/PyTorch/Hugging Face, запускать inference и интегрировать модель в production. Также важны анализ метрик и ошибок, оптимизация вычислений и работа с Docker и Kubernetes. Условия в тексте вакансии не описаны.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Что предстоит делать
Работа по построению и оптимизации ML-конвейеров: подготовка и разметка данных, fine-tuning языковых моделей (Python, PyTorch, Hugging Face), локальный inference, интеграция в production, анализ метрик и ошибок, оптимизация вычислений, работа с Docker и Kubernetes.
Стек и инструменты
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 98 похожих вакансий за 90 дней.
Сколько платят вам?
Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Урал Логистика
3 активные вакансии в компании
AI-инженер
~1 385 800 ₸ оценка
Ищем AI-инженера в компанию «Урал Логистика», который будет строить систему обработки документов для железнодорожных грузоперевозок: пайплайны извлечения данных, гибридный поиск (полнотекст + вектор), граф документов и агентные сценарии на LLM. Нужен уверенный Python уровня middle и выше, опыт с FastAPI, PostgreSQL, RAG, Docker и Kubernetes, а также умение выводить LLM-решения в production и измерять их качество. Предлагают полную занятость с оформлением через российское юрлицо или аутстафф, офис/гибрид, а для самостоятельных специалистов — распределённую работу.
География удалёнки не уточнена
Fullstack-разработчик
~1 066 000 ₸ оценка
Разработка внутренней системы обработки документов для железнодорожной логистики: операторские интерфейсы с высокой плотностью данных, API и сервисный слой. Нужен сильный TypeScript, React, Node.js/Bun и PostgreSQL, уровень middle+. Полная занятость, офис/гибрид или удалёнка из России.
География удалёнки не уточнена
Похожие вакансии
6 вакансий
Главный BI-разработчик
~700 000 ₸ оценка
AITAS ищет главного BI-разработчика для создания и поддержки отчетов и дашбордов в Power BI. Нужно уверенно писать сложные SQL-запросы, интегрировать данные из разных источников и оптимизировать производительность. Требуется опыт от 1–3 лет, знание DWH/ETL и английский для работы с документацией.
AI/ML-инженер
~700 000 ₸ оценка
Нужен инженер, который будет делать AI/ML-сервисы: интегрировать модели через API, строить RAG- и агентские LLM-пайплайны и работать с текстовыми данными. От вас ждут уверенного Python, опыта в ML/AI от года, понимания NLP, embeddings/retrieval/reranking и базового Docker. Взамен — эксперименты с современными моделями, работа с LLM и инструментами вроде Hugging Face; детали по условиям и локации в тексте не указаны.
Data scientist
~700 000 ₸ оценка
Ищем специалиста по данным и машинному обучению: нужно собирать и анализировать большие объёмы данных, строить и выводить в продакшн ML-модели (NLP, CV) и развивать систему автоматизированного принятия решений. Ждём высшее математическое/техническое образование, уверенный Python и SQL, опыт работы с большими данными и запуска моделей в прод. Плюсом будут Docker, FastAPI, опыт в банковских рисках или компьютерном зрении.
Data Engineer
~500 000 – 750 000 ₸ оценка
Нужен data-инженер уровня strong middle, который будет строить и поддерживать пайплайны ETL/ELT, развивать DWH, витрины и data-марты, интегрировать источники вроде CRM, ERP и BI. Ключевые требования — уверенный SQL и реляционные СУБД, Airflow, понимание архитектуры DWH, а также Python с FastAPI для внутренних сервисов и API. Оформление по ТК РК, соцгарантии, зарплата обсуждается на встрече.
Data Engineer (DWH)
~700 000 ₸ оценка
Нужен дата-инженер, который будет строить и поддерживать ETL/ELT-пайплайны, витрины данных и DWH, оптимизировать SQL и следить за качеством загрузок. Главное — уверенный SQL (Oracle, PostgreSQL), опыт работы с Apache Airflow и хорошее знание Python для обработки данных и интеграций. Плюсом будут Kafka, Greenplum, Linux, Docker и CI/CD; рассматривают как middle (от 2 лет), так и senior (от 4–5 лет) с наставничеством младших коллег.
AI Developer Middle/Senior
Разработка и эксплуатация AI-агентов на Python: интеграция моделей, работа с внешними API и деплой микросервисов в Docker, Kubernetes и Helm. Нужно писать код, следить за безопасностью зависимостей и устранять инциденты в продакшене. Роль предполагает поддержку и обновление сервисов.