ML разработчик
Лемана ПРО запускает ИИ-инкубатор и ищет ML-специалиста для PoC по генерации изображений, дизайн-проектов и визуализаций интерьеров на основе ассортимента товаров. Нужны сильная база в ML и статистике, уверенный Python, опыт с CV/GenAI или LLM, а также понимание MLOps и безопасности. Работа на стыке Computer Vision и Generative AI с фокусом на production-ready код и оценку качества моделей.
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.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 35 похожих вакансий за 90 дней, рынок — СНГ (RUB); город вакансии не учтён.
Что предстоит делать
Навыки: Python, NLP, LLM, PyTorch, NumPy. Специализации: ML разработчик. Мы запускаем ИИ-инкубатор в Лемана ПРО, чтобы проверять смелые гипотезы и создавать продукты будущего. В рамках одного из ключевых Proof of Concept (PoC) мы ищем специалиста, который разработает модели для генерации изображений, дизайн-проектов и визуализаций готовых решений на основе ассортимента товаров Лемана ПРО. Это возможность работать на стыке Computer Vision и Generative AI, превращая идеи в работающие прототипы, которые в перспективе изменят клиентский опыт в сфере ремонта и обустройства дома. Чем предстоит заниматься (Задачи) - Разрабатывать и исследовать ML-модели для генерации изображений и визуализации интерьерных/строительных решений на основе товаров Лемана ПРО. - Проектировать и реализовывать end-to-end пайплайны для PoC: от сбора и подготовки данных до обучения, оценки и демонстрации результатов. - Создавать и поддерживать фреймворки для оценки качества (evals) генеративных моделей и LLM-систем (контроль галлюцинаций, метрики качества генерации). - Писать чистый, поддерживаемый production-ready код: модульная архитектура, unit-тесты, логирование, документация, code review. - Оптимизировать инференс моделей (стоимость, latency, масштабируемость), работать с GPU-инфраструктурой. - Обеспечивать информационную безопасность: контроль рисков prompt injection, защита персональных данных (PII) и корректное управление правами доступа в агентных системах. - Тесно взаимодействовать с командой продукта и другими ML-специалистами для валидации бизнес-гипотез и дизайна A/B-тестов. Наши ожидания (Требования) **Фундаментальная база:** - Глубокое понимание принципов машинного обучения: подготовка данных и feature engineering, выбор архитектур, регуляризация, борьба с переобучением и data leakage, интерпретация результатов. - Уверенные знания математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов. - Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline/online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных (data drift). **Технический стек и разработка:** - Уверенное владение Python и экосистемой: pandas / polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch (или аналоги). - Уверенное владение SQL для работы с большими объемами данных. - Навык написания production-кода: модульность, тестирование, логирование, Git, опыт участия в code review. **Специализация (опыт работы хотя бы в одном из направлений, приоритетно CV/GenAI):** - Computer Vision и генеративный AI (генерация изображений, NeRF, 3D-реконструкция или аналогичные задачи). - NLP, LLM и построение RAG-систем. - Рекомендательные системы, поиск и ранжирование. - Классическое машинное обучение или прогнозирование временных рядов. **Генеративный AI и LLM (важно для текущего PoC):** - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов и мониторинга поведения системы. - Понимание рисков безопасности: prompt injection, некорректный tool calling, утечки данных. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и orchestration-фреймворками (LangChain, LlamaIndex или аналоги). - Опыт fine-tuning или адаптации LLM (LoRA / PEFT). - Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием (state management), выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop. **Инфраструктура и MLOps:** - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации инференса (квантование, ONNX, TensorRT и т.д.). - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах будет значительным преимуществом.
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 Джетлин
16 активных вакансий в компании
Старший/ведущий консультант SAP BW
~1 232 000 – 1 568 000 ₸ оценка по стеку
Проект в ритейле, где нужно проектировать и оптимизировать корпоративное хранилище данных на SAP BW/4HANA и интегрировать его с SAP ERP и сторонними системами. Ждут опыт от 5 лет в SAP BW, экспертизу в архитектуре BW/4HANA, уверенный ABAP и HANA, а также опыт ведения небольшой команды консультантов. Работа удалённая по договору ИП, возможны задачи в нерабочее время.
SAP BW разработчик
Разработка и развитие хранилища данных на SAP BW/4HANA в ритейл-проекте: настройка моделей данных, потоков загрузки, работа со стандартными экстракторами SAP ERP и базовый ABAP. Нужен опыт от 2 лет в SAP BW и участие в проектах BW/4HANA или BW on HANA. Удалёнка в РФ, фуллтайм, аутстафф, оформление по ТК РФ или как ИП.
DevOps-инженер
Нужен senior DevOps-инженер на онлайн-платформу: поддерживать Kubernetes-кластеры, CI/CD, мониторинг и наблюдаемость, работать с Postgres, Helm и Linux. Плюсом будет опыт с on-prem решениями, Yandex Cloud, Kafka, ArgoCD и стеком Victoria Metrics/Loki. Удалёнка в РФ, фуллтайм через ИП или ТК, формат аутстафф.
SAP BW/4HANA Архитектор
Нужен архитектор SAP BW/4HANA с опытом от 7 лет, из них 2+ года в роли архитектора, и участием в 5+ проектах полного цикла. Задача — проектировать модели данных и загрузки, интегрировать SAP BW с ERP и другими источниками, оптимизировать систему на HANA, писать на ABAP и вести команду консультантов. Работа удалённая в РФ по аутстаффу, оформление через ИП или ТК РФ.
Похожие вакансии
6 вакансий
Разработчик ИИ-агентов
~1 151 432 ₸ оценка по всем рынкам
Разработка ИИ-агентов и работа с инфраструктурой вокруг них. Подойдёт бывшим программистам с опытом качественной разработки ПО и знанием инструментов вроде Cursor и Claude Code. Обещают высокую автономию и свободу выбора технологий.
Data Scientist Middle
~1 388 613 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен ML-специалист для решения бизнес-задач в ценообразовании и прогнозировании. Работа end-to-end: разработка и оценка моделей на временных рядах и uplift modeling, анализ A/B-тестов и работа с данными. Требуется уверенный Python, SQL и опыт классического ML в бизнесе.
Продуктовый аналитик
~1 736 000 – 2 240 000 ₸ оценка
Нужен продуктовый аналитик для цифровизации процессов техобслуживания и ремонта на Липецкой площадке НЛМК: собирать гипотезы, считать экономический эффект, описывать процессы и требования к ИТ-решениям. Важны понимание ТОиР и промышленных систем (ERP/EAM, MES, SCADA), работа с данными и Excel, базовый SQL. Предлагают оформление по ТК РФ, ДМС, обучение и корпоративные льготы.
Дата инженер
~896 000 – 1 680 000 ₸ оценка
Нужен дата-инженер на крупный банковский проект: репликация данных из S3 в Hadoop, разработка и тестирование ETL-процессов, анализ требований и проектная документация. Ждут уверенный SQL, Python и опыт с Apache Spark, Hadoop/S3 и Airflow, плюсом будут Parquet/ORC, Iceberg, Kafka и Data Vault. Предлагают ДМС со стоматологией, технику, внутренние митапы и сессии профессионального развития.
Старший Data Scientist
~2 029 725 ₸ оценка
Ищем старшего Data Scientist, который умеет вести задачу от бизнес-вопроса до работающего в продакшене решения. Нужно строить и валидировать ML-модели, работать с грязными данными, метриками и экспериментами, доводить модели до продакшена вместе с инженерами. Требуется 5+ лет опыта в DS/ML, уверенный Python (Pandas, NumPy, scikit-learn), статистика, SQL, MLOps и облака, английский Upper-Intermediate и выше.
Senior Machine Learning & AI Engineer
Нужно проектировать и внедрять AI-процессы для бизнеса, строить предиктивные модели и агентные решения, а также ML-пайплайны на AWS и Snowflake. Работа включает полный цикл разработки, взаимодействие со стейкхолдерами и менторство в растущей AI-команде.