Найдено 215 вакансий «ML Engineer»

Всё на автономных агентах. Компания зарегистрирована в США. Engineering process: CI/CD, код-ревью, тесты, observability, инциденты, релизы.

Свободный английский для технических разговоров с международными клиентами. Большой плюс: SOC 2 / ISO 27001 руками, technical presales, Founding Engineer опыт...

Проектирование и реализация автотестов: unit / API / e2e; интеграция в CI/CD (GitHub Actions / GitLab CI). Обеспечение и отслеживание...

Цифровые профили специалистов: опыт, образование, сертификаты, участие в соревнованиях. Размещение вакансий и подбор кандидатов от участников рынка. Интеллектуальный поиск вакансий...

Разрабатывать, обучать и валидировать ML/DL-модели для решения конкретных бизнес-задач. Участвовать в подготовке, очистке, предобработке данных и генерации...

Опыт в роли ML-инженера/Data Scientist – от 1 года. Сфера – классический ML и CV. Опыт решения алгоритмических/математических задач...

Разработка новой функциональности, поддержка продукта. Работа с API. Деплоймент на Linux, Windows. Взаимодействие с командой ML инженеров по обработке и...

Пользовательский опыт работы с Linux и навыки работы с командной строкой. Обязательно желание развиваться в будущем в роли ML-инженера.

Строить систему оценки качества. Отвечать за стоимость эксплуатации. Разрабатывать классические ML-модели там, где они эффективнее LLM. Настраивать инженерную обвязку...

От 3 лет коммерческой разработки в ML/Data Science или ML Engineering, с личным опытом вывода моделей или AI-сервисов...

Опыт коммерческой разработки AI/ML-решений от 3 лет. Уверенное владение Python, понимание основных подходов машинного обучения, жизненного цикла ML...

Контроль качества данных, от которых зависит контур: конфигурации мерчантов, ML-скоры, справочники; выяснение источника пропусков и некорректных значений.

Понимание, как устроен kubectl (хотя бы на уровне просмотра логов). Знание основ ML: что такое скор модели и порог бинаризации.

Проектировать и разрабатывать ELT-процессы и сценарии потоковой обработки данных (streaming). Интегрировать различные источники данных: CRM, внешние API, сторонние сервисы.

Опыт проектирования систем с использованием C4-модели и документирования архитектуры. Опыт построения ML-инференс платформ и работы с feature...

Chunking — SPC S2B LC DEDUP осознанный отказ от PROP/SEM на структурированном тексте. Интеграция в CI/CD — каждый...

Anthropic Claude / MCP — tool definitions, streaming, prompt engineering. PostgreSQL — Alembic migrations, async (asyncpg). Redis — session management, caching. GRPC — опыт с...

Корректировка решений с помощью fine-tuning / prompt engineering. Проектирование и реализация RAG-систем. Формирование датасетов. Оценка качества моделей (метрики, A...

Работа с LLM (API, openai-client, vllm, llama.cpp). Fine-tuning подходы: SFT, lora. Работа с embedding-моделями: langchain, sentence-transformers...

Соблюдение гайдлайнов и инструкций по разметке. Взаимодействие с ML-инженерами и аналитиками для уточнения требований к данным. Ведение учёта выполненных...

Внимательность к деталям, усидчивость, высокий уровень самоорганизации. Уверенный пользователь ПК. Способность работать с большими объёмами однотипной информации без потери качества.

На интервью подробно расскажем об архитектуре, конкретном направлении и зоне ответственности. Задачи. - Разрабатывать и развивать ML-компоненты когнитивного runtime. -

...rule engines либо связки ML и формального reasoning. Опыт работы с приватными, чувствительными или мультиарендными данными. Понимание подходов safe ML...

Разработка AI/ML-решений на базе LLM, NLP и Generative AI. Создание AI-агентов, RAG-систем и интеллектуальных пайплайнов.

Коммерческий опыт AI/ML-разработки от 3 лет. Отличное знание Python. Практический опыт с LLM, NLP, RAG, Prompt Engineering и...

Собирать данные из разных источников: витрины, справочники, результаты ML-моделей. Переводить требования бизнеса в конкретный код и правила обработки данных.

Практическое знакомство с Hadoop, Hive, Spark, Greenplum, Oracle. Опыт настройки мониторинга и проверок качества данных. Знакомство с базовыми понятиями ML...

Разработка Multi-Agent систем: Проектирование и реализация оркестрации агентов. LLM & NLP пайплайны: Создание сложных RAG-систем с продвинутым поиском.

Работа с LLM: Практический опыт решения проблем галлюцинаций, управления контекстным окном и оптимизации промптов (Prompt Engineering). Проектирование систем: Понимание того...

DevOps / Infra / MLOps middle-уровня. Docker, Linux, networking basics. Monitoring / observability: Prometheus / Grafana / logs / alerts или аналоги. Cost ownership: GPU...

Production serving или эксплуатация ML/AI-сервисов под нагрузкой. GPU cloud: RunPod / Vast / Lambda / AWS / GCP GPU — или готовность быстро...

...ML). Обеспечивать стабильность работы моделей в продакшне: отслеживать дрейф данных и метрик качества, настраивать алерты и процессы переобучения. Интегрировать ML...

Опыт коммерческой разработки от 3 лет на позиции ML-инженера или разработчика с сильным уклоном в машинное обучение (опыт в...

Интеграция в производственную среду: сотрудничество с инженерами по программному обеспечению и данным для интеграции генеративных моделей в существующие продукты и...

Инфраструктура: опыт развёртывания моделей на серверах с графическими процессорами (GPU) без операционной системы и на облачных платформах. Инженерия: глубокие навыки...

Проектирование архитектуры backend- и AI-сервисов, декомпозиция задач и оценка сроков. Разработка REST API на FastAPI для взаимодействия фронтенда, корпоративных...

Опыт коммерческой разработки production-сервисов на Python не менее 5 лет, из них не менее 2 лет — разработка AI/ML...

Работа в кросс-функциональной команде с Product, TL, ML, Mobile, Frontend/PWA, QA, SA, DevOps/MLOps и медицинскими экспертами.

Будет плюсом: Понимание, где зона ответственности AI/ML, а где классического Python-сервиса. Понимание AI/ML инструментов и подходов.