Junior+ / Middle- ML Engineer.

Аналитика рынка

Стек

Откликнуться

Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.

Описание

#вакансия #MachineLearning #MLEngineer #Python #AI Добрый день! Junior+ / Middle- ML Engineer. ЗП: до 2500$ гросс Появилась новая позиция — Machine Learning Engineer. Ищем инженера, который будет работать на стыке Machine Learning и Software Engineering: участвовать в разработке ML-пайплайнов, помогать выводить модели в production, заниматься контейнеризацией, интеграцией, мониторингом и поддержкой ML-сервисов. Роль хорошо подойдет специалисту с сильной базой в Python и Machine Learning, который уже работал с ML-фреймворками и хочет глубже развиваться в направлении production ML / MLOps. Основные задачи: ▪️ Участвовать в разработке и поддержке data pipelines для ML-моделей. ▪️ Помогать с deployment, containerization и интеграцией ML-моделей в production-среду. ▪️ Работать вместе с Senior ML Engineers, Data Scientists и разработчиками. ▪️ Писать чистый и тестируемый код, участвовать в code review. ▪️ Помогать настраивать monitoring и logging ML-сервисов и поддерживать их надежность. ▪️ Разбираться с проблемами в ML pipelines и deployment-инфраструктуре. ▪️ Участвовать в разработке PoC для новых ML-фичей. Что важно: ▪️ От 2 лет коммерческого опыта в роли Software Engineer, ML Engineer, Data Scientist или Data Engineer. ▪️ Хорошее знание Python. ▪️ Понимание основных алгоритмов Machine Learning и методов preprocessing данных. ▪️ Практический опыт с одним или несколькими ML-фреймворками: PyTorch, TensorFlow, Keras. ▪️ Базовый hands-on опыт с Docker. ▪️ Опыт или знакомство с cloud environments: AWS, Azure или GCP. ▪️ Понимание workflow orchestration tools — например, Airflow, Kubeflow или Argo. ▪️ Знание принципов software testing, CI/CD и code quality. ▪️ Хороший английский — это обязательное требование. ▪️ Bachelor’s или Master’s degree в Computer Science или смежной области. Будет плюсом: ▪️ Знакомство с LLM frameworks — LangChain, LangGraph или LlamaIndex. ▪️ Понимание RAG-архитектур. ▪️ Опыт или знания в области NLP. ▪️ Понимание принципов ML monitoring и инструментов вроде DataDog или Langfuse. ▪️ Cloud-сертификации AWS или других провайдеров. Ищем человека, который быстро погружается в новые задачи, комфортно работает в динамичной среде и хочет развиваться не только в моделях, но и в их полноценном production lifecycle. Интересно будет пообщаться? Пишите в тг: [handle]

Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.