Senior ML Engineer (Python / NLP / LLM)
Нужен ML-инженер для проектирования и оптимизации ML-пайплайнов: от подготовки данных до вывода моделей в продакшн. Работа включает NLP/LLM, общение с заказчиками и развитие агентных AI-систем. Основной стек — Python, PyTorch, Hugging Face и scikit-learn.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 45 похожих вакансий за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет.
Что предстоит делать
Проектирование, разработка и оптимизация ML-пайплайнов: от подготовки данных до внедрения моделей в продакшн, работа с NLP/LLM, взаимодействие с заказчиками и развитие агентных AI-систем. Основной стек — Python, PyTorch, Hugging Face, scikit-learn.
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 IT-hunter
3 активные вакансии в компании
ML Engineer
~1 692 600 – 2 074 800 ₸ оценка по стеку
Российская IT-компания ищет опытного ML Engineer для проектирования и разработки ML/NLP-пайплайнов, дообучения моделей и вывода их в production. Нужны 6–8 лет опыта в ML Engineering, уверенный Python и PyTorch, знание Transformers/BERT, LLM, RAG и fine-tuning, а также опыт работы с большими данными и SQL. Предлагают полностью удалённую работу или гибрид в Москве, реальные продуктовые ML/LLM-задачи и влияние на архитектуру; зарплата обсуждается индивидуально.
Удалённо: RU
Руководитель UI-направления (Frontend)
~819 000 – 1 446 627 ₸ оценка по стеку
Нужен руководитель UI-направления: возьмете под управление Frontend-разработку и Design-команду из 80+ человек вместе с тимлидами, будете строить процессы, развивать людей и влиять на архитектуру высоконагруженных продуктов на JavaScript/TypeScript/Vue.js. Важны опыт руководства командой от 40 человек и сильный технический бэкграунд во фронтенде. Предлагают удаленку из любой точки мира, IT-льготы и компенсацию обучения; зарплата обсуждается индивидуально.
Похожие вакансии
6 вакансийИнженер по Agentic AI и GenAI
Нужно проектировать и внедрять решения на базе Agentic AI и GenAI для компаний: архитектуры, деплой, интеграция и управление. Предстоит вести команду разработчиков AI-систем, строить RAG-пайплайны и обеспечивать безопасность и наблюдаемость на enterprise-платформах. Требуется опыт руководства и глубокое понимание AI-инженерии.
Ведущий специалист по аналитике данных
Руководить аналитической стратегией страховой компании Aspire General Insurance: отвечать за предиктивную аналитику, машинное обучение и data science в автостраховании. Управлять командой дата-сайентистов и аналитиков, чтобы влиять на андеррайтинг, ценообразование, урегулирование убытков и клиентский опыт.
Python Developer (AI Agents) / Middle
~2 317 080 ₸ оценка по всем рынкам
Разработка и интеграция ИИ-агентов и мультиагентных платформ на базе LLM. Нужно уметь работать с асинхронным кодом, тестировать и оптимизировать решения, следить за информационной безопасностью. Стек — Python, Docker, Kubernetes, FastAPI, PostgreSQL.
MLOps Engineer
~2 317 080 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен инженер, который построит MLOps-инфраструктуру с нуля для R&D-команды: автоматизация обучения, тестирования и деплоя ML-моделей, управление датасетами и экспериментами, GPU-среды и embedded-платформы вроде NVIDIA Jetson. Требуется 3+ года в MLOps/DevOps для ML, уверенные Linux, Python, Bash, Docker, CI/CD, опыт с GPU/CUDA, PyTorch, MLflow или DVC. Предлагают гибкий формат, доступ к GPU-ресурсам, бронирование от мобилизации и влияние на архитектуру AI-продуктов.
Руководитель команды инфраструктуры данных
Руководство командой инфраструктуры данных: управление приоритетами, развитие инженеров и обеспечение надёжности систем хранения и обработки данных на PostgreSQL, Kafka, ClickHouse и Hadoop. Нужно выстроить автоматизацию, мониторинг и дежурства, а также наладить взаимодействие с другими командами и информационной безопасностью. Это управленческая роль с ответственностью за отказоустойчивость и стабильность data-платформы.
Forward Deployed Machine Learning Engineer
Роль предполагает работу напрямую с AI-лабораториями и корпоративными партнёрами: постановка исследовательских задач, построение систем обработки данных, внедрение ML и evaluation-пайплайнов, а также разработка агентных и LLM-систем в продакшене. Нужна сильная инженерная база на Python, опыт с LLM и ML-инфраструктурой, а также навыки коммуникации с партнёрами.