- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Head of ML Engineering / Руководитель центра ML инжиниринга
Престижная компания, масштабные задачи, отличный соцпакет (ДМС, спорт, офис в центре СПб) и возможность влиять на стратегические проекты. Единственный минус — отсутствие полной удаленки (гибрид).
Сложность вакансии
Роль требует сочетания глубоких технических знаний (MLOps, LLM, BigData) и управленческих навыков уровня Head of. Высокая планка входа обусловлена необходимостью управления полным циклом разработки в крупной корпоративной среде.
Анализ зарплаты
В вакансии указана 'высокая' зарплата. Для позиции Head of ML в Санкт-Петербурге в компаниях такого уровня рыночные ожидания обычно начинаются от 450 000 - 500 000 рублей net плюс значительные годовые бонусы.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Head of ML Engineering position at Gazprom Neft. With over 5 years of experience in developing and deploying industrial machine learning systems, I have a proven track record of leading MLE teams through the entire lifecycle—from initial PoC to high-load production environments. My expertise in MLOps practices, combined with hands-on experience in LLM/RAG architectures and microservices, aligns perfectly with your strategic goals for the sales department's digital platform.
Throughout my career, I have focused on bridging the gap between complex technical solutions and tangible business outcomes. I am particularly impressed by Gazprom Neft's commitment to integrating AI into logistics and client experience. My background in optimizing business processes and coordinating with cross-functional teams (BI, DWH, DevOps) ensures that I can effectively manage the technical leadership and strategic interaction required for this role. I look forward to the possibility of discussing how my leadership and technical skills can contribute to your team's success.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Газпром-Нефть уже сейчас
Присоединяйтесь к команде лидеров «Газпром нефти» и возглавьте создание инновационных ML-решений федерального масштаба!
Описание вакансии
#вакансия #job #работа #python #ml #llm #cicd #sql #bigdata
Вакансия: Head of ML Engineering;
Компания: Газпром-Нефть;
Уровень зп: высокая;
Локация: Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14;
Формат: fulltime, 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45;
Опыт: от 5 лет и более;
Друзья, мы направляем энергию в дело. Мы развиваем цифровую платформу сбытового департамента «Газпром нефти», запускаем IT-проекты и совершенствуем клиентский опыт, чтобы скорые приезжали к людям, промышленные предприятия добывали, а люди успевали по своим делам и путешествовали.
Лидер управления продвинутой аналитики и искусственного интеллекта приглашает в команду Руководителя центра ML инжиниринга. Выбирайте преимущества и бонусы работы в стабильной компании, реализуйте себя в масштабных проектах.
Ключевая задача:
Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие.
Основные обязанности:
Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений.
Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики).
Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика).
Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем.
Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями.
Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных.
Развитие Команды & Экспертизы:Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений.
Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения.
Требования:
Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах
Солидный опыт разработки и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн
Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML)
Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow
Продвинутое знание Python для ML/DS задач, знание классических методов ML, фреймворков и библиотек
Практическое применение LLM и архитектур типа RAG
Понимание и опыт применения методов оптимизации (знание GAMS/CPLEX или аналогичных инструментов - сильное преимущество)
Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями
Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги)
Преимуществом при отборе будет:
Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами.
Условия:
Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14
График работы: 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45.
Гибридный формат работы - офис 5 р/мес
Трудоустройство по ТК РФ
Размер оклада обсуждается с успешным кандидатом
Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата
ДМС со стоматологией и страхование жизни
Бессрочный трудовой договор
Профессиональное развитие в IT-сообществе лидирующей в отрасли компании
Корпоративный спорт, командные турниры и забеги
Комфортный офис в центре города: капсула сна, лекторий, спортзал, кафе и киноклуб
Семейные мероприятия: праздники и спортивные мероприятия на свежем воздухе
Поддержка волонтерских инициатив сотрудников, экологичного поведения и участие в благотворительных проектах
Контакты:
По всем вопросам пишите в Telegram - Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- MLOps
- LLM
- RAG
- SQL
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD
- MLflow
- DVC
- ClearML
- Hadoop
- Hive
- Redis
- RabbitMQ
- NLP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления полным циклом разработки и внедрения ML-моделей.
Расскажите о самом сложном ML-проекте, который вы вывели в продакшн: с какими техническими и организационными трудностями вы столкнулись?
Оценка навыков построения процессов MLOps в команде.
Как вы выстраиваете процессы мониторинга и версионирования данных/моделей для обеспечения стабильности систем в долгосрочной перспективе?
Проверка актуальных знаний в области генеративного ИИ.
Какие основные вызовы вы видите при внедрении RAG-архитектур в корпоративные системы и как их решаете?
Оценка лидерских качеств и умения развивать команду.
Как вы подходите к менторству MLE-инженеров и какие метрики используете для оценки эффективности работы команды?
Проверка умения взаимодействовать с бизнесом.
Как вы приоритизируете задачи, когда требования бизнес-заказчиков конфликтуют с техническими ограничениями или качеством архитектуры?
Похожие вакансии
Руководитель направления ML инжиниринга
Senior Director, Service Design, AI Transformation
VP, AI Enablement & Agent Platform
MLOps Engineer (Python)
AI Engineer (CV & Navigation)
Head of AI Transformation
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия