Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

Senior Machine Learning Engineer

SeniorZug, CH1нед назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
mlopspythonpytorchscikit-learntensorflow
Условия
Практики
MLOps
Образование
Кандидат наук / PhD
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

In AECOM’s AI for Engineering team your code will directly shape the physical world around us. We build AI-driven technology that revolutionises how infrastructure and buildings are designed and engineered; reducing waste, cutting CO₂, and making the built environment more efficient and sustainable. This is where software has measurable, real-world impact.

Our AI for Engineering team combines the speed, ownership, and technical ambition of a startup with the scale, resources, and domain expertise of one of the world’s leading engineering firms. You’ll work on challenging applied machine learning problems spanning optimization, simulation, and real-world engineering systems, building models that move beyond experimentation and into products used to solve tangible infrastructure challenges. These are often complex, ambiguous problems where the solution is not already defined.

What You’ll Do Lead the design and development of advanced machine learning models that deliver measurable impact across engineering and infrastructure applications. Own the end-to-end modelling lifecycle—from problem formulation and feature strategy through experimentation, validation, deployment, and iteration. Tackle complex, ambiguous problems and translate them into scalable ML solutions.

Design robust experimentation frameworks and evaluation methodologies that measure real-world model performance. Diagnose model failure modes, evaluate performance trade-offs, and continuously improve models after de

Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs