Fast Forward ищет DL researcher в команду Quants.
Сотрудники FastForward разрабатывают высокочастотные торговые стратегии и применяют их на различных криптовалютных биржах.
HFT — одна из самых динамичных и конкурентных сфер, поэтому в FastForward вас ждут интересные и сложные задачи, мощная рабочая станция, конкурентная зарплата в долларах или рублях, прозрачная система бонусов, кофе, закуски и напитки в офисе.
🚀 Открыта вакансия DL Researcher
Что предстоит делать:
• Разрабатывать современные deep learning-модели
• Работать с современными GPU-архитектурами, CUDA и оптимизацией моделей
• Обрабатывать и анализировать большие данные
• Проводить backtesting торговых стратегий
• Внедрять торговые идеи в продакшн
Что важно:
• Степень Bachelor / Master / PhD в STEM-области из ведущего вуза
• Интерес или опыт в трейдинге
• Знание Python, PyTorch
• Базовые знания C++
• Хорошее понимание теории вероятностей и статистики
• Опыт в DL или сильная мотивация развиваться в этом направлении
• Опыт в HFT будет большим плюсом
• Достижения в математических олимпиадах, программировании (ICPC, Codeforces) или Kaggle Master+ приветствуются
• Умение разбираться в научных статьях и думать нестандартно
🏙 Формат работы: офис в Москве / гибрид.
Вилка: от 3500$ + квартальные бонусы
По всем вопросам можно писать @valentinalee
— она расскажет подробнее.
Сотрудники FastForward разрабатывают высокочастотные торговые стратегии и применяют их на различных криптовалютных биржах.
HFT — одна из самых динамичных и конкурентных сфер, поэтому в FastForward вас ждут интересные и сложные задачи, мощная рабочая станция, конкурентная зарплата в долларах или рублях, прозрачная система бонусов, кофе, закуски и напитки в офисе.
🚀 Открыта вакансия DL Researcher
Что предстоит делать:
• Разрабатывать современные deep learning-модели
• Работать с современными GPU-архитектурами, CUDA и оптимизацией моделей
• Обрабатывать и анализировать большие данные
• Проводить backtesting торговых стратегий
• Внедрять торговые идеи в продакшн
Что важно:
• Степень Bachelor / Master / PhD в STEM-области из ведущего вуза
• Интерес или опыт в трейдинге
• Знание Python, PyTorch
• Базовые знания C++
• Хорошее понимание теории вероятностей и статистики
• Опыт в DL или сильная мотивация развиваться в этом направлении
• Опыт в HFT будет большим плюсом
• Достижения в математических олимпиадах, программировании (ICPC, Codeforces) или Kaggle Master+ приветствуются
• Умение разбираться в научных статьях и думать нестандартно
🏙 Формат работы: офис в Москве / гибрид.
Вилка: от 3500$ + квартальные бонусы
По всем вопросам можно писать @valentinalee
— она расскажет подробнее.
#vacancy #remote #relocation #mlengineer #mlrecearcher #LLM #senior #lead
job format: full time, remote или офис (компания предлагает релокацию в Сербию и Нидерланды, помогает с документами)
level: Senior/Lead
salary: 150 000 - 180 000 usd gross per year
🧠 Исследовательский стартап, который разрабатывает foundation-модель для финансовых рынков на стыке LLM и time series в поисках
ML Researcher& Engineer.
Вам предстоит работать в тесной связке с командой Low-Level инженеров, разрабатывающей технологию компилятора на основе искусственного интеллекта, которая переводит и оптимизирует код для новых аппаратных архитектур. Вы объедините модели ML, RL и foundation для создания компиляторов следующего поколения, способных работать с промежуточными представлениями (IRS), такими как MLIR, LLVM IR и Verilog, вдохновленные последними исследованиями в области оптимизации кода на основе LLM.
Научное руководство проектом осуществляет профессор из Université de Montréal и Mila - Quebec AI Institute
🔎 Над какими задачами предстоит работать:
- Создавать компиляторы на основе LLM, которые понимают IR (LLVM, MLIR, CUDA, Verilog) и генерируют оптимизированный низкоуровневый код.
- Использовать результаты последних исследований: SwizzlePerf, COMPASS, Cuda-L1, Metrex, Transformers - эффективные компиляторы, RL для MLIR, CompilerGym и т.д.
- Интегрировать обучение с подкреплением и мета-подсказки для автоматической настройки конвейеров компилятора и оптимизации производительности.
- Разрабатывать и отлаживать базовые модели для анализа кода, используя наборы данных и тесты, такие как Metrex и COMPASS.
- Совместно разрабатывать аппаратно-ориентированные циклы оптимизации, нацеленные на задержку, пропускную способность и энергоэффективность для архитектур, подобных Cornami.
- Прототипировать AI агентов, которые разрабатывают или адаптируют этапы компиляции, исследуя многоцелевые компромиссы (скорость, площадь, энергопотребление).
🦾 Ожидания от кандидата
Must have:
- Опыт работы с LLM в контексте кодогенерации или компиляторов (одно из направлений обязательно, оба - преимущество).
- Ищем с бэкграундом и ресечера и инженера: будет много задач на проведение ресерча, формулирование гипотез, проверку и адаптацию решений.
- Навык написания стабильного продакшен-кода.
- Уверенное понимание работы ML-фреймворков (PyTorch / TensorFlow) и принципов их взаимодействия с железом.
- Готовность к плотному взаимодействию с командой low-level инженеров.
Nice to have:
- Глубокие знания в области компиляторов, промежуточных представлений (IR) и трансляции кода.
- Практический опыт применения LLM для ускорения разработки или исследований.
- Опыт низкоуровневой разработки под специализированное железо.
- Способность мыслить продуктово: понимать, как ресерч-концепции масштабируются в реальные инженерные решения
Для отклика пишите: @sobolevavalery
job format: full time, remote или офис (компания предлагает релокацию в Сербию и Нидерланды, помогает с документами)
level: Senior/Lead
salary: 150 000 - 180 000 usd gross per year
🧠 Исследовательский стартап, который разрабатывает foundation-модель для финансовых рынков на стыке LLM и time series в поисках
ML Researcher& Engineer.
Вам предстоит работать в тесной связке с командой Low-Level инженеров, разрабатывающей технологию компилятора на основе искусственного интеллекта, которая переводит и оптимизирует код для новых аппаратных архитектур. Вы объедините модели ML, RL и foundation для создания компиляторов следующего поколения, способных работать с промежуточными представлениями (IRS), такими как MLIR, LLVM IR и Verilog, вдохновленные последними исследованиями в области оптимизации кода на основе LLM.
Научное руководство проектом осуществляет профессор из Université de Montréal и Mila - Quebec AI Institute
🔎 Над какими задачами предстоит работать:
- Создавать компиляторы на основе LLM, которые понимают IR (LLVM, MLIR, CUDA, Verilog) и генерируют оптимизированный низкоуровневый код.
- Использовать результаты последних исследований: SwizzlePerf, COMPASS, Cuda-L1, Metrex, Transformers - эффективные компиляторы, RL для MLIR, CompilerGym и т.д.
- Интегрировать обучение с подкреплением и мета-подсказки для автоматической настройки конвейеров компилятора и оптимизации производительности.
- Разрабатывать и отлаживать базовые модели для анализа кода, используя наборы данных и тесты, такие как Metrex и COMPASS.
- Совместно разрабатывать аппаратно-ориентированные циклы оптимизации, нацеленные на задержку, пропускную способность и энергоэффективность для архитектур, подобных Cornami.
- Прототипировать AI агентов, которые разрабатывают или адаптируют этапы компиляции, исследуя многоцелевые компромиссы (скорость, площадь, энергопотребление).
🦾 Ожидания от кандидата
Must have:
- Опыт работы с LLM в контексте кодогенерации или компиляторов (одно из направлений обязательно, оба - преимущество).
- Ищем с бэкграундом и ресечера и инженера: будет много задач на проведение ресерча, формулирование гипотез, проверку и адаптацию решений.
- Навык написания стабильного продакшен-кода.
- Уверенное понимание работы ML-фреймворков (PyTorch / TensorFlow) и принципов их взаимодействия с железом.
- Готовность к плотному взаимодействию с командой low-level инженеров.
Nice to have:
- Глубокие знания в области компиляторов, промежуточных представлений (IR) и трансляции кода.
- Практический опыт применения LLM для ускорения разработки или исследований.
- Опыт низкоуровневой разработки под специализированное железо.
- Способность мыслить продуктово: понимать, как ресерч-концепции масштабируются в реальные инженерные решения
Для отклика пишите: @sobolevavalery
#вакансии #dataengineer #Spark #Scala3 #Jenkins #Senior
Друзья, всем привет!
Ищем Преподавателя для уроков и проверки задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer.
О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки.
Кого ищем:
Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте.
Что нужно делать:
• Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа.
• Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса.
• Проверять домашние задания и давать развернутую обратную связь слушателям.
Что мы ждем от кандидата:
• От 3 - 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов;
• Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn.
Что мы предлагаем:
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования.
• За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта.
• За проверку ДЗ и итогового проекта – до 60т.р. в зависимости от количества человек в группе.
Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT
_____
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15т.р.: при прохождении тестового 5 т.р., еще 10 т.р. после 2 месяцев хорошей работы. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!
Друзья, всем привет!
Ищем Преподавателя для уроков и проверки задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer.
О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки.
Кого ищем:
Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте.
Что нужно делать:
• Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа.
• Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса.
• Проверять домашние задания и давать развернутую обратную связь слушателям.
Что мы ждем от кандидата:
• От 3 - 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов;
• Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn.
Что мы предлагаем:
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования.
• За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта.
• За проверку ДЗ и итогового проекта – до 60т.р. в зависимости от количества человек в группе.
Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT
_____
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15т.р.: при прохождении тестового 5 т.р., еще 10 т.р. после 2 месяцев хорошей работы. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!
#вакансия #vacancy #fulltime #remote #ml #удаленка #mlengineer #machinelearning
Всем привет!
Я рекрутер из Americor ищу крутого Senior ML Engineer в команду CallsAI
Мы в Americor помогаем гражданам США выбраться из тяжелой жизненной ситуации, предоставляя услуги по реструктуризации кредитных задолженностей.
За последние 3 года, мы помогли более чем 50,000 семьям избавиться от $700 млн долга на территории США.
CallsAI - инструмент для анализа и расшифровки 80 000+ часов звонков ежемесячно, а также онлайн-помощника для агентов в реальном времени.
🧠 Стек: Python, WhisperX, Nvidia Nemo, GPT-4o-mini, PHP
Локация: любая, кроме РФ/РБ
Вилка: от 5000$ net
Требования:
— 5+ лет в ML, 2+ года с нагруженными системами
— Опыт построения end-to-end ML/NLP/STT/LLM решений
— Оптимизация transformer-моделей, мониторинг и эксперименты (MLflow, ClearML и т.п.)
— Работа с БД (DocumentDB, OpenSearch, MySQL)
— Английский B2+
💡 Плюсами будут опыт с LLM inference, Big Data (Databricks, PySpark), B2C-данными и разметкой.
Условия:
🌍 Полностью удалённо, гибкий график
💵 ЗП в $ (через Deel, ИП, помощь с открытием в Грузии при необходимости)
🏖 Оплачиваемый отпуск, спорт, английский в Skyeng
🔥 Крутая команда и возможность влиять на продукт
По всем вопросам и с резюме пишите @applekate
Всем привет!
Я рекрутер из Americor ищу крутого Senior ML Engineer в команду CallsAI
Мы в Americor помогаем гражданам США выбраться из тяжелой жизненной ситуации, предоставляя услуги по реструктуризации кредитных задолженностей.
За последние 3 года, мы помогли более чем 50,000 семьям избавиться от $700 млн долга на территории США.
CallsAI - инструмент для анализа и расшифровки 80 000+ часов звонков ежемесячно, а также онлайн-помощника для агентов в реальном времени.
🧠 Стек: Python, WhisperX, Nvidia Nemo, GPT-4o-mini, PHP
Локация: любая, кроме РФ/РБ
Вилка: от 5000$ net
Требования:
— 5+ лет в ML, 2+ года с нагруженными системами
— Опыт построения end-to-end ML/NLP/STT/LLM решений
— Оптимизация transformer-моделей, мониторинг и эксперименты (MLflow, ClearML и т.п.)
— Работа с БД (DocumentDB, OpenSearch, MySQL)
— Английский B2+
💡 Плюсами будут опыт с LLM inference, Big Data (Databricks, PySpark), B2C-данными и разметкой.
Условия:
🌍 Полностью удалённо, гибкий график
💵 ЗП в $ (через Deel, ИП, помощь с открытием в Грузии при необходимости)
🏖 Оплачиваемый отпуск, спорт, английский в Skyeng
🔥 Крутая команда и возможность влиять на продукт
По всем вопросам и с резюме пишите @applekate
#Вакансия #Senior #MLE #DL
Находимся в поиске Senior MLЕ
Компания: highsky.io
Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения, также осуществляем поддержку и мониторинг работающих решений.
Находимся в поиске MLE
Чем предстоит заниматься:
• разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных)
• проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, выбирать подходящие БД и другие инфраструктурные компоненты
• проводить ресерч, тестировать SOTA алгоритмы и подходы для конкретной задачи, адаптировать существующие решения для конкретной задачи. Выводить в прод ML-модели
• тестировать различные ML-модели, находить оптимальные гиперпараметры, дообучать модели
Требования к кандидату:
• Опыт работы от 5 лет;
• Опыт коммерческой разработки с нуля;
• Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении
• Сильные навыки разработки на python
• Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
• ! Опыт с AI-агентами
• Научные исследования по Computer Science
• Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
• ШАД / Школа 21
Что мы предлагаем:
• Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
• Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке от 5.000$-9.000$;
• Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
• Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
• Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы;
• Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
• Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа.
Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды!
Контакт: @dybovanya
Находимся в поиске Senior MLЕ
Компания: highsky.io
Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения, также осуществляем поддержку и мониторинг работающих решений.
Находимся в поиске MLE
Чем предстоит заниматься:
• разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных)
• проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, выбирать подходящие БД и другие инфраструктурные компоненты
• проводить ресерч, тестировать SOTA алгоритмы и подходы для конкретной задачи, адаптировать существующие решения для конкретной задачи. Выводить в прод ML-модели
• тестировать различные ML-модели, находить оптимальные гиперпараметры, дообучать модели
Требования к кандидату:
• Опыт работы от 5 лет;
• Опыт коммерческой разработки с нуля;
• Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении
• Сильные навыки разработки на python
• Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
• ! Опыт с AI-агентами
• Научные исследования по Computer Science
• Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
• ШАД / Школа 21
Что мы предлагаем:
• Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
• Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке от 5.000$-9.000$;
• Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
• Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
• Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы;
• Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
• Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа.
Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды!
Контакт: @dybovanya
Ведущий аналитик по развитию AI-продуктов
HighSky — технологическая компания, создающая продукты на базе машинного обучения для анализа и генерации данных. Сейчас мы ищем ведущего аналитика, который поможет выявлять точки роста и формировать стратегии развития продуктов.
Что предстоит делать:
Разбирать логи и метрики, находить аномалии и паттерны
Анализировать результаты работы моделей и процессов
Предлагать гипотезы, разрабатывать и проверять решения
Формировать дорожные карты и оценивать риски
Работать в связке с разработчиками и ML-инженерами
Кого мы ищем:
Опыт в аналитике/IT/продукт-менеджменте
Умение видеть целостную картину и находить нестандартные решения
Сильное логическое и стратегическое мышление
Базовые знания Python, английский от B1
Интерес к логике, стратегиям, головоломкам и сложным задачам
Что предлагаем:
Удалённый формат и гибкий график
Зарплата от $3000 + бонусы
Аналог ДМС
Занятия английским с носителем
Возможность расти и напрямую влиять на продукт
Контакт для связи: @easezzzz
HighSky — технологическая компания, создающая продукты на базе машинного обучения для анализа и генерации данных. Сейчас мы ищем ведущего аналитика, который поможет выявлять точки роста и формировать стратегии развития продуктов.
Что предстоит делать:
Разбирать логи и метрики, находить аномалии и паттерны
Анализировать результаты работы моделей и процессов
Предлагать гипотезы, разрабатывать и проверять решения
Формировать дорожные карты и оценивать риски
Работать в связке с разработчиками и ML-инженерами
Кого мы ищем:
Опыт в аналитике/IT/продукт-менеджменте
Умение видеть целостную картину и находить нестандартные решения
Сильное логическое и стратегическое мышление
Базовые знания Python, английский от B1
Интерес к логике, стратегиям, головоломкам и сложным задачам
Что предлагаем:
Удалённый формат и гибкий график
Зарплата от $3000 + бонусы
Аналог ДМС
Занятия английским с носителем
Возможность расти и напрямую влиять на продукт
Контакт для связи: @easezzzz
#Senior #ML #Engineer #Research #remote #Python #PyTorch #HuggingFace #Transformers #LoRA
Senior ML Engineer
About the Company
ARQ is a studio specializing in the development of AI video and tools for video generation using artificial intelligence. We create solutions that allow users to generate videos of any format — from short clips to production-level content — powered by our own models and multimodal pipelines.
What You’ll Do:
- Develop and optimize models using LoRA, RLHF, LangChain, LangGraph, Qdrant, and RAG.
- Integrate ML components into video generation pipelines.
- Conduct experiments with fine-tuning and model adaptation for specific ARQ tasks.
- Optimize inference and model performance in production environments.
- Automate ML pipelines, set up CI/CD, and monitor model stability.
- Work with multimodal solutions combining text, video, and image data.
What We Expect:
- 3+ years of experience as an ML Engineer or Research Engineer.
- Strong proficiency in Python, PyTorch, Hugging Face, and Transformers.
- Hands-on experience with LoRA, RLHF, LangChain, LangGraph, Qdrant, and RAG.
- Understanding of generative models for video and multimodal systems.
- English proficiency at C1 level or higher.
Nice to Have:
- Experience in data processing and preparation for multimodal tasks.
- Experience integrating LLM models into production systems.
- Experience with retrieval systems and vector databases.
- Experience optimizing large models for real-world performance.
What We Offer:
- Fully remote work format.
- Payment in cryptocurrency (with future possibility to switch to fiat).
- Stock options — share in the company’s growth.
- Minimum bureaucracy, maximum technology and speed.
contact @michael_terner
Senior ML Engineer
About the Company
ARQ is a studio specializing in the development of AI video and tools for video generation using artificial intelligence. We create solutions that allow users to generate videos of any format — from short clips to production-level content — powered by our own models and multimodal pipelines.
What You’ll Do:
- Develop and optimize models using LoRA, RLHF, LangChain, LangGraph, Qdrant, and RAG.
- Integrate ML components into video generation pipelines.
- Conduct experiments with fine-tuning and model adaptation for specific ARQ tasks.
- Optimize inference and model performance in production environments.
- Automate ML pipelines, set up CI/CD, and monitor model stability.
- Work with multimodal solutions combining text, video, and image data.
What We Expect:
- 3+ years of experience as an ML Engineer or Research Engineer.
- Strong proficiency in Python, PyTorch, Hugging Face, and Transformers.
- Hands-on experience with LoRA, RLHF, LangChain, LangGraph, Qdrant, and RAG.
- Understanding of generative models for video and multimodal systems.
- English proficiency at C1 level or higher.
Nice to Have:
- Experience in data processing and preparation for multimodal tasks.
- Experience integrating LLM models into production systems.
- Experience with retrieval systems and vector databases.
- Experience optimizing large models for real-world performance.
What We Offer:
- Fully remote work format.
- Payment in cryptocurrency (with future possibility to switch to fiat).
- Stock options — share in the company’s growth.
- Minimum bureaucracy, maximum technology and speed.
contact @michael_terner
🚀 Вакансия: Бизнес-аналитик на серию предпроектных обследований больших организаций на предмет внедерения ИИ (Middle+)
🏢 Компания: Ай-Титул
🌎 Локация: 🇷🇺 Россия
🕕 Часовой пояс: Москва
💼 Формат работы: гибрид
💰 Зарплата: 250-350k Net
📊 Отрасли: госсистемы
🎯 Требования:
– Опыт от 3 лет в бизнес- или процессной аналитике, управленческом консалтинге, аудите процессов.
– Знание методологии BPM, умение структурировать и документировать результаты обследований.
– Понимание, как устроены крупные организации (корпоративные, госсектор, инфраструктура).
– Владение инструментами: Bizagi/ draw.io (или любые аналогичные), Excel / Power BI / Notion.
– Знание системного анализа: типы спецификации требований, типы СУБД (реляционные, нереляционные), проектирование моделей данных, микросервисная архитектура, принципы REST API, облачные технологии и контейнеризация (Docker, Kubernetes);
– Навык подготовки понятной аналитической документации без «воды».
– Владение современными ИИ-инструментами (ChatGPT, Claude, Perplexity и др.) для аналитической работы.
– Умение выстраивать общение с руководителями и экспертами — от производственников до ИТ-директоров.
– Готовность к выездам по г. Москве (обследования на площадках заказчиков).
– Желательно, знание BABOK, CBOK.
Плюсами будут:
- опыт процессного моделирования (BPMN 2.0);
- участие в проектах по оптимизации бизнес-процессов;
- участие в проектах связанных с AI;
- понимание принципов построения ИТ-архитектуры и интеграций.
✨ Пожелания:
Грамотная речь, представительские навыки
✅ Рабочие задачи:
– Проводить комплексные обследования компаний (организационная структура, ИТ-ландшафт, процессы, данные).
– Проводить глубинные интервью с руководителями и экспертами: выявлять реальные бизнес-проблемы, а не только функциональные требования.
– Формировать карту процессов AS-IS и предлагать TO-BE-модель с обоснованием изменений.
– Выявлять избыточные и ручные операции, описывать метрики процессов, зоны дублирования и потенциал для автоматизации.
– Совместно с экспертами по данным и ИИ оценивать пригодность данных и процессов для внедрения ИИ (LLM-ассистенты, NLP, CV, предиктивная аналитика).
– Разрабатывать use-cases и бизнес-кейсы внедрения ИИ с конкретными KPI-показателями эффективности.
– Подготавливать аналитические отчёты, схемы, регламенты, предложения по оптимизации (BPMN / UML / ArchiMate приветствуются).
📌 Условия:
Участие в обследованиях крупнейших организаций Москвы;
Команду с практическим опытом внедрения ИИ и автоматизации;
Возможность роста — от аналитика до руководителя направления по процессному консалтингу или продуктовым решениям на базе ИИ;
Гибрид / удалёнку, адекватный график и оплату по рынку.
📩 Контакты:
@itityl
🏢 Компания: Ай-Титул
🌎 Локация: 🇷🇺 Россия
🕕 Часовой пояс: Москва
💼 Формат работы: гибрид
💰 Зарплата: 250-350k Net
📊 Отрасли: госсистемы
🎯 Требования:
– Опыт от 3 лет в бизнес- или процессной аналитике, управленческом консалтинге, аудите процессов.
– Знание методологии BPM, умение структурировать и документировать результаты обследований.
– Понимание, как устроены крупные организации (корпоративные, госсектор, инфраструктура).
– Владение инструментами: Bizagi/ draw.io (или любые аналогичные), Excel / Power BI / Notion.
– Знание системного анализа: типы спецификации требований, типы СУБД (реляционные, нереляционные), проектирование моделей данных, микросервисная архитектура, принципы REST API, облачные технологии и контейнеризация (Docker, Kubernetes);
– Навык подготовки понятной аналитической документации без «воды».
– Владение современными ИИ-инструментами (ChatGPT, Claude, Perplexity и др.) для аналитической работы.
– Умение выстраивать общение с руководителями и экспертами — от производственников до ИТ-директоров.
– Готовность к выездам по г. Москве (обследования на площадках заказчиков).
– Желательно, знание BABOK, CBOK.
Плюсами будут:
- опыт процессного моделирования (BPMN 2.0);
- участие в проектах по оптимизации бизнес-процессов;
- участие в проектах связанных с AI;
- понимание принципов построения ИТ-архитектуры и интеграций.
✨ Пожелания:
Грамотная речь, представительские навыки
✅ Рабочие задачи:
– Проводить комплексные обследования компаний (организационная структура, ИТ-ландшафт, процессы, данные).
– Проводить глубинные интервью с руководителями и экспертами: выявлять реальные бизнес-проблемы, а не только функциональные требования.
– Формировать карту процессов AS-IS и предлагать TO-BE-модель с обоснованием изменений.
– Выявлять избыточные и ручные операции, описывать метрики процессов, зоны дублирования и потенциал для автоматизации.
– Совместно с экспертами по данным и ИИ оценивать пригодность данных и процессов для внедрения ИИ (LLM-ассистенты, NLP, CV, предиктивная аналитика).
– Разрабатывать use-cases и бизнес-кейсы внедрения ИИ с конкретными KPI-показателями эффективности.
– Подготавливать аналитические отчёты, схемы, регламенты, предложения по оптимизации (BPMN / UML / ArchiMate приветствуются).
📌 Условия:
Участие в обследованиях крупнейших организаций Москвы;
Команду с практическим опытом внедрения ИИ и автоматизации;
Возможность роста — от аналитика до руководителя направления по процессному консалтингу или продуктовым решениям на базе ИИ;
Гибрид / удалёнку, адекватный график и оплату по рынку.
📩 Контакты:
@itityl
#вакансия #data #engineer
☁️Позиция: Data Engineer ( Senior )
🏙Компания: «HuntTech»
💪Опыт: от 4 лет
💰ЗП: Вилка: 235-290тр
📅Формат работы: удаленка
📍Локация/Гражданство: РФ
📅Занятость: Full-time
Контакт: @pavel_korab
📌Обязанности:
- Подключение внутренней модели (llmops платформа) для агентов + анализ
- Подключение памяти для агентов (чтобы каждое предыдущее сообщение учитывалось)
- Написание самих агентов
- Вписывание в общую архитектуру бота/миниаппа
- Создание базы данных
- Отлаживание логирования, докрутка промтов, тестирование
🔺Мы ждем от кандидата:
- Опыт работы в роли Дата инженера от 3-ёх лет
- Опыт работы с Python и библиотеками (например, Pandas, NumPy, Apache Spark)
- Опыт написания продвинутых SQL запросов, работы с SQL/NoSQL БД
- Опыт работы с инструментами обработки данных (например, Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka)
- Опыт работы с системами хранения данных (например, Amazon S3, Google Cloud Storage)
- Опыт работы с облачными платформами (например, AWS, Google Cloud, Azure) и сервисами обработки данных (например, AWS EMR, Google BigQuery, Azure Databricks)
- Опыт работы с потоковой обработкой данных (например, Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm), знание концепций реального времени (real-time)
- Опыт работы с инструментами ETL/ELT (например, Apache Airflow, Apache NiFi, Talend)
- Опыт работы с системами управления данными (DataOps)
- Опыт работы с системами управления версиями (например, Git, GitHub, GitLab)
➕ Будет плюсом:
- Опыт работы с AI-агентами/ LLM- платформами/ ML
🔥 По всем вопросам и с CV пишите: @pavel_korab
☁️Позиция: Data Engineer ( Senior )
🏙Компания: «HuntTech»
💪Опыт: от 4 лет
💰ЗП: Вилка: 235-290тр
📅Формат работы: удаленка
📍Локация/Гражданство: РФ
📅Занятость: Full-time
Контакт: @pavel_korab
📌Обязанности:
- Подключение внутренней модели (llmops платформа) для агентов + анализ
- Подключение памяти для агентов (чтобы каждое предыдущее сообщение учитывалось)
- Написание самих агентов
- Вписывание в общую архитектуру бота/миниаппа
- Создание базы данных
- Отлаживание логирования, докрутка промтов, тестирование
🔺Мы ждем от кандидата:
- Опыт работы в роли Дата инженера от 3-ёх лет
- Опыт работы с Python и библиотеками (например, Pandas, NumPy, Apache Spark)
- Опыт написания продвинутых SQL запросов, работы с SQL/NoSQL БД
- Опыт работы с инструментами обработки данных (например, Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka)
- Опыт работы с системами хранения данных (например, Amazon S3, Google Cloud Storage)
- Опыт работы с облачными платформами (например, AWS, Google Cloud, Azure) и сервисами обработки данных (например, AWS EMR, Google BigQuery, Azure Databricks)
- Опыт работы с потоковой обработкой данных (например, Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm), знание концепций реального времени (real-time)
- Опыт работы с инструментами ETL/ELT (например, Apache Airflow, Apache NiFi, Talend)
- Опыт работы с системами управления данными (DataOps)
- Опыт работы с системами управления версиями (например, Git, GitHub, GitLab)
➕ Будет плюсом:
- Опыт работы с AI-агентами/ LLM- платформами/ ML
🔥 По всем вопросам и с CV пишите: @pavel_korab
ML Engineer
Удалённо | $5000–$8000
Компания: HighSky — быстрорастущий AI-стартап, решающий задачи генерации текста, аудио и видео, автоматического сбора и обогащения данных (включая источники вроде соцсетей и блокчейна), а также вывода ML-моделей в прод.
Чем предстоит заниматься:
– Разработка MVP и проектирование архитектуры для задач в NLP, аудио, data mining, блокчейне
– Внедрение и адаптация SOTA-моделей, их продакшен-интеграция
– Ресерч, настройка гиперпараметров, fine-tuning, дообучение моделей
Что ожидаем:
– 6+ лет опыта в разработке (ML)
– Практика вывода ML-решений в продакшен
– Хорошее понимание ML/Deep Learning подходов (особенно NLP и CV)
– Высшее техническое или математическое образование
Будет плюсом:
– Победы в ML-соревнованиях, участие в хакатонах
– Образование в ШАД / Школе 21
– Публикации или научная активность
Что предлагаем:
– Интересные и нетривиальные AI-задачи
– Сильную, адекватную команду без бюрократии
– Удалённый формат и гибкий график
– Прозрачная оплата $5k–$8k в месяц
📩 Напиши в Telegram: @easezzzz
Удалённо | $5000–$8000
Компания: HighSky — быстрорастущий AI-стартап, решающий задачи генерации текста, аудио и видео, автоматического сбора и обогащения данных (включая источники вроде соцсетей и блокчейна), а также вывода ML-моделей в прод.
Чем предстоит заниматься:
– Разработка MVP и проектирование архитектуры для задач в NLP, аудио, data mining, блокчейне
– Внедрение и адаптация SOTA-моделей, их продакшен-интеграция
– Ресерч, настройка гиперпараметров, fine-tuning, дообучение моделей
Что ожидаем:
– 6+ лет опыта в разработке (ML)
– Практика вывода ML-решений в продакшен
– Хорошее понимание ML/Deep Learning подходов (особенно NLP и CV)
– Высшее техническое или математическое образование
Будет плюсом:
– Победы в ML-соревнованиях, участие в хакатонах
– Образование в ШАД / Школе 21
– Публикации или научная активность
Что предлагаем:
– Интересные и нетривиальные AI-задачи
– Сильную, адекватную команду без бюрократии
– Удалённый формат и гибкий график
– Прозрачная оплата $5k–$8k в месяц
📩 Напиши в Telegram: @easezzzz
Вакансия: Senior LLM-Engineer
Компания: HighSky
Вилка: 8000$ - 15000$
Мы - динамично развивающийся стартап, решающий различные задачи AI в соревновательном формате: генерация текста, аудио и видео, обогащение данных, предиктивная аналитика. Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения
Находимся в поиске эксперта по обучению LLM
Чем предстоит заниматься:
- fine-tuning LLM: Cross-domain generalization, Trajectory fine-tuning, Behavior Cloning
- эксперименты с различными способами обучения: SFT, DPO, PPO, GRPO, RLHF, PEFT, Knowledge distillation
- Сбор, очищение данных
- Выбор архитектур и pre-trained моделей
-Объединение моделей и адаптеров
Требования к кандидату:
- Опыт обучения LLM (fine-tuning / pre-training) от 2 лет
- Опыт применения различных методов обучения LLM
- Опыт с различными pre-trained моделями
- Опыт работы с экосистемой huggingface: transformers, datasets, peft, trl
- Хорошее понимание теоретической базы: NLP, transformers, LLM.
- Понимание всех циклов предобучения и файнтюнинга
RL, classic ML
- Опыт коммерческой разработки с нуля
- Опыт работы от 6 лет
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
- Научные исследования по Computer Science
- Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
- ШАД / Школа 21
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке 8.000$-15.000$;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат.
- Ценим порядочность, честность и открытость;
- Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы;
- Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
- Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа.
Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды!
Контакт: https://xn--r1a.website/perovvaa
Компания: HighSky
Вилка: 8000$ - 15000$
Мы - динамично развивающийся стартап, решающий различные задачи AI в соревновательном формате: генерация текста, аудио и видео, обогащение данных, предиктивная аналитика. Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения
Находимся в поиске эксперта по обучению LLM
Чем предстоит заниматься:
- fine-tuning LLM: Cross-domain generalization, Trajectory fine-tuning, Behavior Cloning
- эксперименты с различными способами обучения: SFT, DPO, PPO, GRPO, RLHF, PEFT, Knowledge distillation
- Сбор, очищение данных
- Выбор архитектур и pre-trained моделей
-Объединение моделей и адаптеров
Требования к кандидату:
- Опыт обучения LLM (fine-tuning / pre-training) от 2 лет
- Опыт применения различных методов обучения LLM
- Опыт с различными pre-trained моделями
- Опыт работы с экосистемой huggingface: transformers, datasets, peft, trl
- Хорошее понимание теоретической базы: NLP, transformers, LLM.
- Понимание всех циклов предобучения и файнтюнинга
RL, classic ML
- Опыт коммерческой разработки с нуля
- Опыт работы от 6 лет
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
- Научные исследования по Computer Science
- Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
- ШАД / Школа 21
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке 8.000$-15.000$;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат.
- Ценим порядочность, честность и открытость;
- Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы;
- Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
- Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа.
Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды!
Контакт: https://xn--r1a.website/perovvaa
#вакансия #офис #Москва #ML #fulltime
📌Вакансия: ML
💼Компания: АВ Софт
📍Локация: Москва
Формат: офис
Занятость: полная
💰Зарплата: 150 000 – 250 000 рублей (NET)
Наша компания – отечественный вендор в области информационной безопасности. Мы разрабатываем продукты для обеспечения безопасности от различных угроз. 👨💻
ОБЯЗАННОСТИ
• Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя
• Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий.
• Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания.
• Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса.
• Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей.
ТРЕБОВАНИЯ
• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн.
• Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers.
• Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV).
• Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git).
• Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API).
• Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги).
• Знание Linux как рабочей среды.
• Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.
БУДЕТ ПЛЮСОМ
• Опыт оптимизации и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Проактивная жизненная позиция
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей.
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки.
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты.
УСЛОВИЯ РАБОТЫ
- оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании
- график работы 5/2 с началом рабочего дня с 9:00 или 10:00
- возможен гибкий график работы для студентов
(минимум 20 часов в офисе)
- ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов
- обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека
- возможность приобретения обучающих курсов за счет компании
- проекты в области информационной безопасности и коммуникации
📲Откликнуться: @digrrr89
📌Вакансия: ML
💼Компания: АВ Софт
📍Локация: Москва
Формат: офис
Занятость: полная
💰Зарплата: 150 000 – 250 000 рублей (NET)
Наша компания – отечественный вендор в области информационной безопасности. Мы разрабатываем продукты для обеспечения безопасности от различных угроз. 👨💻
ОБЯЗАННОСТИ
• Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя
• Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий.
• Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания.
• Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса.
• Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей.
ТРЕБОВАНИЯ
• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн.
• Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers.
• Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV).
• Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git).
• Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API).
• Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги).
• Знание Linux как рабочей среды.
• Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.
БУДЕТ ПЛЮСОМ
• Опыт оптимизации и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Проактивная жизненная позиция
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей.
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки.
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты.
УСЛОВИЯ РАБОТЫ
- оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании
- график работы 5/2 с началом рабочего дня с 9:00 или 10:00
- возможен гибкий график работы для студентов
(минимум 20 часов в офисе)
- ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов
- обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека
- возможность приобретения обучающих курсов за счет компании
- проекты в области информационной безопасности и коммуникации
📲Откликнуться: @digrrr89
Вакансия: Senior Machine Learning Engineer - LLM/RL
О компании
Компания является end-to-end фармацевтической/биотехнологической, работающей на основе искусственного интеллекта. Ключевая миссия — ускорять открытие и разработку новых лекарств, используя быстро развивающуюся, собственную платформу и модели в областях биологии, химии и клинических исследований. В настоящий момент я в поиске Senior ML Engineer'а (LLM/RL) для создания и масштабирования GenAI-моделей в рамках задач области молекулярного дизайна.
Формат/локация
Офис в Абу-Даби (обязательная релокация после испытательного периода).
Чем предстоит заниматься:
- разрабатывать и масштабировать процессы тонкой настройки (fine-tuning) больших языковых моделей (LLM) с помощью обучения с подкреплением, включая такие методы, как RLVR/RLHF;
- создавать и оптимизировать высокопроизводительные конвейеры обучения трансформеров в средах с несколькими GPU и узлами (multi-GPU, multi-node);
- адаптировать модели для решения специфических задач в области дизайна молекул и разработки лекарств, таких как генерация молекул и предсказание их свойств;
- руководить планированием экспериментов, отслеживать ключевые метрики, а также представлять результаты и выводы в виде презентаций и/или публикаций.
Образование:
Магистр наук (M.S.), кандидат наук (Ph.D.) или эквивалентный опыт в области компьютерных наук, машинного обучения, вычислительной химии или другой смежной количественной дисциплины.
Обязательные навыки и опыт:
- ML: Не менее пяти лет опыта в инженерии машинного обучения;
- трансформеры: глубокие знания в области обучения и развертывания больших моделей-трансформеров с использованием PyTorch.
- алгоритмы обучения с подкреплением (RL): Практический опыт работы с такими методами, как PPO/DPO/RLOO/GRPO, и другими related policy gradient and preference-based optimization методами оптимизации на основе предпочтений и градиента политики.
- масштабируемые конвейеры обучения: владение техниками параллелизма данных, моделей, контекста и конвейера (data, model, context, and pipeline parallelism).
- интеграция reinforcement функции: практический опыт разработки разнообразных функций вознаграждения (reward functions) и моделей вознаграждения (reward models);
- инструменты/архитектура/технологии: отличное знание Python, а также опыт использования Hugging Face Transformers, TRL/RLlib/verl, DeepSpeed, vLLM, Docker, Sagemaker и процессов CI/CD;
Будет плюсом:
- уровень Senior: не менее двух лет на позиции старшего специалиста;
- владение математическими пакетами: MATLAB, MATHCAD, MATEMATICA;
- разработка лекарств и молекулярный дизайн: Бэкграунд в области химии, хемоинформатики, структурной биологии или опыт работы с генеративными моделями для молекул;
- генеративные модели: знание диффузионных моделей, flow-based моделей и других генеративных моделей;
- научное лидерство: наличие публикаций в области машинного обучения.
Если есть попадание/вы знаете того, кто может иметь необходимый опыт и сферу интересов - пожалуйста, присылайте CV и контакты мне в тг @katyapunk :)
О компании
Компания является end-to-end фармацевтической/биотехнологической, работающей на основе искусственного интеллекта. Ключевая миссия — ускорять открытие и разработку новых лекарств, используя быстро развивающуюся, собственную платформу и модели в областях биологии, химии и клинических исследований. В настоящий момент я в поиске Senior ML Engineer'а (LLM/RL) для создания и масштабирования GenAI-моделей в рамках задач области молекулярного дизайна.
Формат/локация
Офис в Абу-Даби (обязательная релокация после испытательного периода).
Чем предстоит заниматься:
- разрабатывать и масштабировать процессы тонкой настройки (fine-tuning) больших языковых моделей (LLM) с помощью обучения с подкреплением, включая такие методы, как RLVR/RLHF;
- создавать и оптимизировать высокопроизводительные конвейеры обучения трансформеров в средах с несколькими GPU и узлами (multi-GPU, multi-node);
- адаптировать модели для решения специфических задач в области дизайна молекул и разработки лекарств, таких как генерация молекул и предсказание их свойств;
- руководить планированием экспериментов, отслеживать ключевые метрики, а также представлять результаты и выводы в виде презентаций и/или публикаций.
Образование:
Магистр наук (M.S.), кандидат наук (Ph.D.) или эквивалентный опыт в области компьютерных наук, машинного обучения, вычислительной химии или другой смежной количественной дисциплины.
Обязательные навыки и опыт:
- ML: Не менее пяти лет опыта в инженерии машинного обучения;
- трансформеры: глубокие знания в области обучения и развертывания больших моделей-трансформеров с использованием PyTorch.
- алгоритмы обучения с подкреплением (RL): Практический опыт работы с такими методами, как PPO/DPO/RLOO/GRPO, и другими related policy gradient and preference-based optimization методами оптимизации на основе предпочтений и градиента политики.
- масштабируемые конвейеры обучения: владение техниками параллелизма данных, моделей, контекста и конвейера (data, model, context, and pipeline parallelism).
- интеграция reinforcement функции: практический опыт разработки разнообразных функций вознаграждения (reward functions) и моделей вознаграждения (reward models);
- инструменты/архитектура/технологии: отличное знание Python, а также опыт использования Hugging Face Transformers, TRL/RLlib/verl, DeepSpeed, vLLM, Docker, Sagemaker и процессов CI/CD;
Будет плюсом:
- уровень Senior: не менее двух лет на позиции старшего специалиста;
- владение математическими пакетами: MATLAB, MATHCAD, MATEMATICA;
- разработка лекарств и молекулярный дизайн: Бэкграунд в области химии, хемоинформатики, структурной биологии или опыт работы с генеративными моделями для молекул;
- генеративные модели: знание диффузионных моделей, flow-based моделей и других генеративных моделей;
- научное лидерство: наличие публикаций в области машинного обучения.
Если есть попадание/вы знаете того, кто может иметь необходимый опыт и сферу интересов - пожалуйста, присылайте CV и контакты мне в тг @katyapunk :)
#vacancy #remote #Senior #ML #Machine_Learning #fulltime
🟣 Всем привет! Меня зовут Мария.
Мы ищем в команду Senior Machine Learning Engineer (CV/NLP)
🔹 Вакансия: Senior Machine Learning Engineer (CV/NLP)
🔹 Формат: удалёнка
(за пределами РФ и РБ)
🔹 ЗП вилка: 5000$
🔹 Продукт: динамичный стартап
🟣 Задачи:
🔹 Разрабатывать и внедрять ML-модели в областях Computer Vision и NLP
🔹 Развёртывать и оптимизировать inference-пайплайны на GPU-серверах
🔹 Работать над мультимодальными AI-фичами (текст, изображения, видео, аудио)
🔹 Масштабировать производительность моделей под растущую базу пользователей
🔹 Сотрудничать с backend-инженерами над продакшн-API
🔹 Проводить эксперименты и A/B-тесты на основе реальных пользовательских данных
🟣 Что мы ждём от кандидата:
🔹 5+ лет практического опыта в ML/AI-разработке
🔹 Отличное знание Python и фреймворков PyTorch / TensorFlow
🔹 Глубокое понимание NLP (LLMs, embeddings, transformers) и CV (image generation, diffusion models, video processing)
🔹 Опыт работы с GPU-обучением и inference
🔹 Навыки оптимизации моделей (quantization, distillation, batching, caching)
🔹 Опыт продакшн-деплоя ML-сервисов
🟣 Будет плюсом:
🔹 Опыт работы с видео-AI моделями
🔹 Понимание high-load inference систем
🔹 Опыт с ML-мониторингом и аналитикой (Weights & Biases, MLflow, Grafana)
🔹 Опыт в сфере conversational AI или чатботов
🔹 Участие в open-source, Kaggle или публикации в ML-сообществе
🟣 Условия:
🔹 Работа в международной продуктовой компании.
🔹 Гибкий график и удалённый формат.
🔹 Возможность влиять на ключевые продуктовые решения
📧 По всем вопросам и резюме направлять - https://xn--r1a.website/Marii_Zhdanova
🟣 Всем привет! Меня зовут Мария.
Мы ищем в команду Senior Machine Learning Engineer (CV/NLP)
🔹 Вакансия: Senior Machine Learning Engineer (CV/NLP)
🔹 Формат: удалёнка
(за пределами РФ и РБ)
🔹 ЗП вилка: 5000$
🔹 Продукт: динамичный стартап
🟣 Задачи:
🔹 Разрабатывать и внедрять ML-модели в областях Computer Vision и NLP
🔹 Развёртывать и оптимизировать inference-пайплайны на GPU-серверах
🔹 Работать над мультимодальными AI-фичами (текст, изображения, видео, аудио)
🔹 Масштабировать производительность моделей под растущую базу пользователей
🔹 Сотрудничать с backend-инженерами над продакшн-API
🔹 Проводить эксперименты и A/B-тесты на основе реальных пользовательских данных
🟣 Что мы ждём от кандидата:
🔹 5+ лет практического опыта в ML/AI-разработке
🔹 Отличное знание Python и фреймворков PyTorch / TensorFlow
🔹 Глубокое понимание NLP (LLMs, embeddings, transformers) и CV (image generation, diffusion models, video processing)
🔹 Опыт работы с GPU-обучением и inference
🔹 Навыки оптимизации моделей (quantization, distillation, batching, caching)
🔹 Опыт продакшн-деплоя ML-сервисов
🟣 Будет плюсом:
🔹 Опыт работы с видео-AI моделями
🔹 Понимание high-load inference систем
🔹 Опыт с ML-мониторингом и аналитикой (Weights & Biases, MLflow, Grafana)
🔹 Опыт в сфере conversational AI или чатботов
🔹 Участие в open-source, Kaggle или публикации в ML-сообществе
🟣 Условия:
🔹 Работа в международной продуктовой компании.
🔹 Гибкий график и удалённый формат.
🔹 Возможность влиять на ключевые продуктовые решения
📧 По всем вопросам и резюме направлять - https://xn--r1a.website/Marii_Zhdanova
Вакансия: ML инженер
Компания: VQTEK
Оформление: ТК РФ
Ожидания по ЗП: примерная вилка 200 000 - 300 000 рублей
Формат работы: удаленно, по московскому времени 10:00 - 19:00
❗️Локация: РФ
Продукт VinteoAI - генерация интерьера с помощью ИИ.
Стек:
Python, ComfyUI, Blender (3D), Docker, GitLab
Будет плюсом: опыт работы с ComfyUI API, Blender API (bpy), CLIP, SAM, ControlNet, RAG, fine-tuning моделей
Что нужно уметь:
- Быстро прототипировать ML-решения (image/video/audio/text)
- Работать с моделями GenAI, CV, Diffusion, 3D и multimodal пайплайнами
- Понимать архитектуры современных LLM и визуальных моделей и уметь писать качественные структурированные промпты
- Владеть MLOps-инструментами (Docker, CI/CD, GitLab)
- Мыслить широко: искать нестандартные подходы и соединять разные модели в рабочие системы
- Быстро переключаться между задачами
Основные задачи:
- Составление пайплайнов в ComfyUI кодом, для различных задач по генерации картинок и обработки изображений;
- Работа с Blender через BPY;
- Поддержка существующих пайплайнов;
- Работа с открытыми API, такими как Google Gemini, OpenAI, GPT и прочими моделями.
Писать @t_work_hr
Компания: VQTEK
Оформление: ТК РФ
Ожидания по ЗП: примерная вилка 200 000 - 300 000 рублей
Формат работы: удаленно, по московскому времени 10:00 - 19:00
❗️Локация: РФ
Продукт VinteoAI - генерация интерьера с помощью ИИ.
Стек:
Python, ComfyUI, Blender (3D), Docker, GitLab
Будет плюсом: опыт работы с ComfyUI API, Blender API (bpy), CLIP, SAM, ControlNet, RAG, fine-tuning моделей
Что нужно уметь:
- Быстро прототипировать ML-решения (image/video/audio/text)
- Работать с моделями GenAI, CV, Diffusion, 3D и multimodal пайплайнами
- Понимать архитектуры современных LLM и визуальных моделей и уметь писать качественные структурированные промпты
- Владеть MLOps-инструментами (Docker, CI/CD, GitLab)
- Мыслить широко: искать нестандартные подходы и соединять разные модели в рабочие системы
- Быстро переключаться между задачами
Основные задачи:
- Составление пайплайнов в ComfyUI кодом, для различных задач по генерации картинок и обработки изображений;
- Работа с Blender через BPY;
- Поддержка существующих пайплайнов;
- Работа с открытыми API, такими как Google Gemini, OpenAI, GPT и прочими моделями.
Писать @t_work_hr
#вакансия #ml #cv #computervision #deeplearning #datascience #senior #ai #docker #москва
💼 Senior ML Engineer (Computer Vision) | Москва / РФ | Full-time
🚀 Ищем практика, а не теоретика — опытного ML/CV-инженера с глубоким фокусом на анализ изображений и видео.
Проект на стыке ML Engineering и Data Science, с реальными индустриальными кейсами (производство, логистика, контроль качества).
Грейд: Senior
Опыт: 5+ лет
Формат: полный день
Локация: Москва, РФ
ЗП: от 290 000 (ГОТОВЫ рассмотреть ваши ожидания! это старт предложения)
Стек: Python, ML/CV, Docker
Основные направления:
🎯 Object Detection / Segmentation — поиск лотков, этикеток, швов
🎯 OCR — распознавание текста и дат на этикетках
🎯 Image Classification / Anomaly Detection — оценка качества швов, корректности наклейки
🎯 Видеоаналитика — работа с видеопотоками (RTSP), обработка и анализ
Ожидаем от кандидата:
✅ Практический опыт решения аналогичных задач
✅ Умение быстро создавать прототипы (3–4 месяца)
✅ Самостоятельность и ответственность за результат
✅ Портфолио с реальными CV-кейсами в производстве или логистике
Мы предлагаем:
💡 Полную техническую поддержку и экспертизу команды
💡 Возможность работать над реальными задачами, влияющими на эффективность бизнеса
💡 Пространство для экспериментов и автономности
📌 Важно:
При отклике присылайте резюме + (желательно) портфолио с описанием реализованных проектов по Computer Vision / видеоаналитике.
👉 Если ты умеешь не просто обучать модели, а доводить решение до результата — напиши, расскажу подробности проекта. @yakovlevaarinaa
💼 Senior ML Engineer (Computer Vision) | Москва / РФ | Full-time
🚀 Ищем практика, а не теоретика — опытного ML/CV-инженера с глубоким фокусом на анализ изображений и видео.
Проект на стыке ML Engineering и Data Science, с реальными индустриальными кейсами (производство, логистика, контроль качества).
Грейд: Senior
Опыт: 5+ лет
Формат: полный день
Локация: Москва, РФ
ЗП: от 290 000 (ГОТОВЫ рассмотреть ваши ожидания! это старт предложения)
Стек: Python, ML/CV, Docker
Основные направления:
🎯 Object Detection / Segmentation — поиск лотков, этикеток, швов
🎯 OCR — распознавание текста и дат на этикетках
🎯 Image Classification / Anomaly Detection — оценка качества швов, корректности наклейки
🎯 Видеоаналитика — работа с видеопотоками (RTSP), обработка и анализ
Ожидаем от кандидата:
✅ Практический опыт решения аналогичных задач
✅ Умение быстро создавать прототипы (3–4 месяца)
✅ Самостоятельность и ответственность за результат
✅ Портфолио с реальными CV-кейсами в производстве или логистике
Мы предлагаем:
💡 Полную техническую поддержку и экспертизу команды
💡 Возможность работать над реальными задачами, влияющими на эффективность бизнеса
💡 Пространство для экспериментов и автономности
📌 Важно:
При отклике присылайте резюме + (желательно) портфолио с описанием реализованных проектов по Computer Vision / видеоаналитике.
👉 Если ты умеешь не просто обучать модели, а доводить решение до результата — напиши, расскажу подробности проекта. @yakovlevaarinaa
Требуется senior ml engineer, для стартапа в области ИИ для анализа киберспортивных дисциплин.
Основные навыки:
- HardSkills:
- Глубокое знание Dota2 (не «по слухам»);
- Языки и библиотеки: python, pyTorch, scikit-learn, pandas, NumPy, ONNX, logging, boto3;
- Парадигмы программирования: ООП;
- Базы данных: реляционные и нереляционные СУБД; векторные БД, FAISS;
- Параллелизм: многопоточность и мультипроцессинг;
- Системы контроля версий: Git, Git Flow;
- Знание командной строки и linux на продвинутом уровне;
- Умение писать коммерческий код (ready-to-prod);
- SoftSkills:
- Ответственность и инициативность;
- Дружелюбие и отзывчивость;
- Умение аргументированно защищать свои решения;
Опыт в ML:
- Практический опыт в обучении, валидации и оптимизации моделей на основе табличных нейронных сетей; при отсутствии — аналогичный опыт в компьютерном зрении (CV) или NLP;
- Создание архитектур «с нуля»: понимание и настройка блоков Attention, CNN и др.;
- Конвертация и оптимизация моделей в формат ONNX;
- Применение современных техник обучения: self-supervised learning, domain adaptation, metric learning, active learning и т. д.;
- Исследовательские навыки: формулировка гипотез, их тестирование и обоснование результатов;
- Самостоятельная работа с научными статьями: чтение, анализ и реализация опубликованных подходов;
- Глубокие знания статистики.
Дополнительно/Желательно:
- Опыт работы в R&D;
- AWS на уровне пользователя;
- Опыт работы с временными рядами;
Вилка:
5000 долларов
По всем вопросам и с резюме пишите: @hotzerouk
Основные навыки:
- HardSkills:
- Глубокое знание Dota2 (не «по слухам»);
- Языки и библиотеки: python, pyTorch, scikit-learn, pandas, NumPy, ONNX, logging, boto3;
- Парадигмы программирования: ООП;
- Базы данных: реляционные и нереляционные СУБД; векторные БД, FAISS;
- Параллелизм: многопоточность и мультипроцессинг;
- Системы контроля версий: Git, Git Flow;
- Знание командной строки и linux на продвинутом уровне;
- Умение писать коммерческий код (ready-to-prod);
- SoftSkills:
- Ответственность и инициативность;
- Дружелюбие и отзывчивость;
- Умение аргументированно защищать свои решения;
Опыт в ML:
- Практический опыт в обучении, валидации и оптимизации моделей на основе табличных нейронных сетей; при отсутствии — аналогичный опыт в компьютерном зрении (CV) или NLP;
- Создание архитектур «с нуля»: понимание и настройка блоков Attention, CNN и др.;
- Конвертация и оптимизация моделей в формат ONNX;
- Применение современных техник обучения: self-supervised learning, domain adaptation, metric learning, active learning и т. д.;
- Исследовательские навыки: формулировка гипотез, их тестирование и обоснование результатов;
- Самостоятельная работа с научными статьями: чтение, анализ и реализация опубликованных подходов;
- Глубокие знания статистики.
Дополнительно/Желательно:
- Опыт работы в R&D;
- AWS на уровне пользователя;
- Опыт работы с временными рядами;
Вилка:
5000 долларов
По всем вопросам и с резюме пишите: @hotzerouk
#Вакансия #офис #Москва #ML #fulltime
Вакансия: ML
Компания: АВ Софт
Локация: Москва
Формат: офис
Занятость: полная
Зарплата: 150 000 – 250 000 рублей (NET)
Наша компания – отечественный вендор в области информационной безопасности. Мы разрабатываем продукты для обеспечения безопасности от различных угроз.
ОБЯЗАННОСТИ
• Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя
• Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий.
• Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания.
• Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса.
• Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей.
ТРЕБОВАНИЯ
• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн.
• Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers.
• Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV).
• Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git).
• Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API).
• Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги).
• Знание Linux как рабочей среды.
• Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.
БУДЕТ ПЛЮСОМ
• Опыт оптимизации и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Проактивная жизненная позиция
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей.
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки.
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты.
УСЛОВИЯ РАБОТЫ
- оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании
- график работы 5/2 с началом рабочего дня с 9:00 или 10:00
- возможен гибкий график работы для студентов
(минимум 20 часов в офисе)
- ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов
- обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека
- возможность приобретения обучающих курсов за счет компании
- проекты в области информационной безопасности и коммуникации
Откликнуться: @digrrr89
Вакансия: ML
Компания: АВ Софт
Локация: Москва
Формат: офис
Занятость: полная
Зарплата: 150 000 – 250 000 рублей (NET)
Наша компания – отечественный вендор в области информационной безопасности. Мы разрабатываем продукты для обеспечения безопасности от различных угроз.
ОБЯЗАННОСТИ
• Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя
• Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий.
• Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания.
• Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса.
• Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей.
ТРЕБОВАНИЯ
• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн.
• Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers.
• Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV).
• Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git).
• Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API).
• Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги).
• Знание Linux как рабочей среды.
• Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.
БУДЕТ ПЛЮСОМ
• Опыт оптимизации и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Проактивная жизненная позиция
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей.
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки.
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты.
УСЛОВИЯ РАБОТЫ
- оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании
- график работы 5/2 с началом рабочего дня с 9:00 или 10:00
- возможен гибкий график работы для студентов
(минимум 20 часов в офисе)
- ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов
- обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека
- возможность приобретения обучающих курсов за счет компании
- проекты в области информационной безопасности и коммуникации
Откликнуться: @digrrr89
Основные навыки:
- HardSkills:
- Глубокое знание Dota2 (не «по слухам»);
- Знание Python (3-5+ лет);
- Парадигмы программирования: ООП;
- Базы данных: SQL, NoSQL - Postgres, Redis;
- Тестирование: unittest;
- Параллелизм: многопоточность и мультипроцессинг;
- Системы контроля версий: Git. Понимание Git Flow;
- Знание командной строки и linux на продвинутом уровне;
- Знание Docker;
- Опыт работы с AWS (S3, SQS, Secrets Manager и т.д.);
- Опыт работы с микросервисной архитектурой;
- Умение писать коммерческий код (ready-to-prod);
- SoftSkills:
- Ответственность и инициативность;
- Дружелюбие и отзывчивость;
- Умение аргументированно защищать свои решения;
Опыт в разработке:
- Практический опыт разработки веб-приложений с помощью Python (Flask, Django или FastAPI).
- Проектирование архитектуры приложений. Умение определить необходимый набор инструментов и технологий (стек) для оптимального решения задачи.
- Интеграция и тестирование. Умение "объединить" разные модули разработки в единый пайплайн. Опыт взаимодействия с другими командами, выявления и согласования требований.
Дополнительно/Желательно:
- Знание Grafana, мониторинг и трейсинг;
- Опыт работы с Kubernetes для оркестрации приложений.
- Опыт работы с высоконагруженными системами.
Вилка: 5000 долларов
Писать по всем вопросам и с резюме: @hotzerouk
- HardSkills:
- Глубокое знание Dota2 (не «по слухам»);
- Знание Python (3-5+ лет);
- Парадигмы программирования: ООП;
- Базы данных: SQL, NoSQL - Postgres, Redis;
- Тестирование: unittest;
- Параллелизм: многопоточность и мультипроцессинг;
- Системы контроля версий: Git. Понимание Git Flow;
- Знание командной строки и linux на продвинутом уровне;
- Знание Docker;
- Опыт работы с AWS (S3, SQS, Secrets Manager и т.д.);
- Опыт работы с микросервисной архитектурой;
- Умение писать коммерческий код (ready-to-prod);
- SoftSkills:
- Ответственность и инициативность;
- Дружелюбие и отзывчивость;
- Умение аргументированно защищать свои решения;
Опыт в разработке:
- Практический опыт разработки веб-приложений с помощью Python (Flask, Django или FastAPI).
- Проектирование архитектуры приложений. Умение определить необходимый набор инструментов и технологий (стек) для оптимального решения задачи.
- Интеграция и тестирование. Умение "объединить" разные модули разработки в единый пайплайн. Опыт взаимодействия с другими командами, выявления и согласования требований.
Дополнительно/Желательно:
- Знание Grafana, мониторинг и трейсинг;
- Опыт работы с Kubernetes для оркестрации приложений.
- Опыт работы с высоконагруженными системами.
Вилка: 5000 долларов
Писать по всем вопросам и с резюме: @hotzerouk
#Вакансия
ML / Data Engineer (Answer Engine & RAG)
Vision Group
8 000—12 000 USD NET per month + опционы
Remote/Office (по договорённости)
Vision Group — продуктовая команда, которая строит карьерный answer engine поверх больших массивов пользовательских данных(+ 2 млрд единиц контента ежедневно).
Мы строим инфраструктуру, которая должна заменить хаос чатов и джоббордов на внятный «мозг» рынка труда.
Задачи:
• Строить и поддерживать RAG-пайплайны (векторные индексы, гибридный поиск, retrieval-логика)
• Работать с LLM: дизайн промптов, сбор контекста из разных источников, кэширование и контроль стоимости
• Определять и улучшать метрики качества (accuracy, полезность, latency, cost per query) вместе с продуктом
Требования:
• Уверенный Python и опыт разработки продакшен-сервисов
• Практический опыт с LLM / RAG и эмбеддингами (OpenAI / Cohere / open-source)
• Опыт работы с поиском и текстом (Elasticsearch / OpenSearch / ClickHouse или аналоги)
• Опыт построения пайплайнов данных (Airflow / Prefect / Luigi или свои решения)
• Готовность самостоятельно принимать архитектурные решения и доводить их до боевого состояния
Будет плюсом: опыт answer-engine / QA-систем, рекомендаций или персонализации; понимание рынка труда и карьерных сервисов — плюс, но не обязательно.
Условия:
• Большое влияние: ты закладываешь архитектуру ядра, вокруг которого будет расти продукт и команда.
• Свобода решений: минимум процессов ради процессов, выбираем инструменты под задачу, а не под legacy.
• Долгий upside: обсуждаем опционы.
Контакты: @maximbautin
ML / Data Engineer (Answer Engine & RAG)
Vision Group
8 000—12 000 USD NET per month + опционы
Remote/Office (по договорённости)
Vision Group — продуктовая команда, которая строит карьерный answer engine поверх больших массивов пользовательских данных(+ 2 млрд единиц контента ежедневно).
Мы строим инфраструктуру, которая должна заменить хаос чатов и джоббордов на внятный «мозг» рынка труда.
Задачи:
• Строить и поддерживать RAG-пайплайны (векторные индексы, гибридный поиск, retrieval-логика)
• Работать с LLM: дизайн промптов, сбор контекста из разных источников, кэширование и контроль стоимости
• Определять и улучшать метрики качества (accuracy, полезность, latency, cost per query) вместе с продуктом
Требования:
• Уверенный Python и опыт разработки продакшен-сервисов
• Практический опыт с LLM / RAG и эмбеддингами (OpenAI / Cohere / open-source)
• Опыт работы с поиском и текстом (Elasticsearch / OpenSearch / ClickHouse или аналоги)
• Опыт построения пайплайнов данных (Airflow / Prefect / Luigi или свои решения)
• Готовность самостоятельно принимать архитектурные решения и доводить их до боевого состояния
Будет плюсом: опыт answer-engine / QA-систем, рекомендаций или персонализации; понимание рынка труда и карьерных сервисов — плюс, но не обязательно.
Условия:
• Большое влияние: ты закладываешь архитектуру ядра, вокруг которого будет расти продукт и команда.
• Свобода решений: минимум процессов ради процессов, выбираем инструменты под задачу, а не под legacy.
• Долгий upside: обсуждаем опционы.
Контакты: @maximbautin
Fashion-tech стартап ищет Senior AI Engineer
Привет, на связи Дейв — персональный ИИ-стилист и шопинг-ассистент, который собирает и помогает покупать луки из более чем 1500 брендов под ваш запрос. Мы планируем захватить рынок fashion-tech и находимся в поиске сильного AI инженера с опытом работы с мультимодальными системами.
Идеальный профиль для нас - специалист с 2-3 годами в разработке на Python в прошлом, и от 3 лет в ML
Чем предстоит заниматься:
🔹Разработка и внедрение AI-моделей для персонализированных рекомендаций
🔹Анализ больших данных для выявления трендов и паттернов
🔹Интеграция ML-моделей в продукт
🔹Проведение экспериментов для проверки гипотез
🔹Оптимизация процессов работы с данными
Наши ожидания:
🔹 Опыт от 3 лет в разработке на Python (уверенное владение PyTorch или TensorFlow)
🔹 Опыт от 3 лет в ML и анализе данных
🔹 От 2 лет работы с LLM и RAG
🔹 Python 3.xx для разработки AI-решений
🔹 Опыт в NLP и разработке интеллектуальных агентов
🔹 Понимание облачных платформ (AWS, Google Cloud)
🔹 Английский язык — минимум B1
Что мы готовы предложить:
🔹 Доход до 7000 $
🔹100% удалёнка (не более 3 часов разница во времени от Москвы)
🔹Прозрачные процессы и зрелые коммуникации
🔹Возможность официальной релокации в США в течение 2 лет
Откликнуться и/или задать вопросы можно в лс @CurlyIntHR
Привет, на связи Дейв — персональный ИИ-стилист и шопинг-ассистент, который собирает и помогает покупать луки из более чем 1500 брендов под ваш запрос. Мы планируем захватить рынок fashion-tech и находимся в поиске сильного AI инженера с опытом работы с мультимодальными системами.
Идеальный профиль для нас - специалист с 2-3 годами в разработке на Python в прошлом, и от 3 лет в ML
Чем предстоит заниматься:
🔹Разработка и внедрение AI-моделей для персонализированных рекомендаций
🔹Анализ больших данных для выявления трендов и паттернов
🔹Интеграция ML-моделей в продукт
🔹Проведение экспериментов для проверки гипотез
🔹Оптимизация процессов работы с данными
Наши ожидания:
🔹 Опыт от 3 лет в разработке на Python (уверенное владение PyTorch или TensorFlow)
🔹 Опыт от 3 лет в ML и анализе данных
🔹 От 2 лет работы с LLM и RAG
🔹 Python 3.xx для разработки AI-решений
🔹 Опыт в NLP и разработке интеллектуальных агентов
🔹 Понимание облачных платформ (AWS, Google Cloud)
🔹 Английский язык — минимум B1
Что мы готовы предложить:
🔹 Доход до 7000 $
🔹100% удалёнка (не более 3 часов разница во времени от Москвы)
🔹Прозрачные процессы и зрелые коммуникации
🔹Возможность официальной релокации в США в течение 2 лет
Откликнуться и/или задать вопросы можно в лс @CurlyIntHR