- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 400 000 ₽
LEAD AI/ML ENGINEER
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытного AI/ML специалиста с конкурентной заработной платой от 400 000 рублей. Позиция предлагает высокий уровень автономии в принятии архитектурных решений, работу с передовым стеком (LLM, мультимодальные модели) и прямой доступ к продуктовым метрикам. Ограничением может стать строго офисный формат работы в Москве.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция уровня Lead требует не только глубоких технических знаний в области LLM, RAG и векторного поиска, но и сильного продуктового мышления, умения работать с бизнес-метриками и выстраивать архитектуру с нуля. Дополнительную сложность составляют задачи по масштабированию системы и оптимизации latency под высокую нагрузку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная в вакансии зарплата от 400 000 ₽ полностью соответствует рыночному диапазону для позиций уровня Lead AI/ML Engineer в Москве, где медиана составляет порядка 450 000 ₽. Это сильное предложение, способное привлечь высококлассных экспертов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Selecty
LEAD AI/ML ENGINEER
от 400 000 ₽ за месяц
Формат работы: офис (Москва)
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Архитектура AI-системы: от выбора LLM-моделей до построения RAG-pipeline и интеграции компьютерного зрения — все ключевые технические решения на вашей стороне
-Качество рекомендаций: мы не делаем proof-of-concept — каждая итерация должна повышать конверсию. Вы отвечаете за то, чтобы AI действительно помогал людям находить идеальный отдых
-Быстрые итерации: мы выкатываем изменения каждую неделю, собираем метрики, анализируем и улучшаем. Идеальная среда для тех, кто хочет видеть результаты своей работы в реальном времени
-Эксперименты: A/B тесты промптов, гибридный поиск (текст + визуал + отзывы), мультимодальные модели — вы решаете, что тестировать, и быстро проверяете гипотезы на реальных пользователях
-Масштабирование: начинаем с 2000 туров на Мальдивы, к концу года обрабатываем 50,000+ туров по трём направлениям с тысячами запросов в день
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Опыт с продакшен LLM-приложениями: вы уже строили RAG-системы или чат-боты на основе GPT/Claude, и знаете все подводные камни
-Промпт-инжиниринг на уровне эксперта: умеете выжимать из моделей максимум через правильную структуру промптов, few-shot examples, chain-of-thought
-Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском: понимаете, как работают similarity search, hybrid search, когда нужен reranking
-Python на уровне продакшена: пишете чистый, быстрый код, который легко поддерживать
-Продуктовое мышление: вы понимаете, что AI — это инструмент для решения бизнес-задачи, а не самоцель
-Умение работать с метриками: конверсия, время сессии, escalation rate — это ваши главные KPI
-Быстрота принятия решений: лучше выкатить несовершенное решение за неделю и протестировать, чем месяц делать идеальное
-Умение объяснять сложное простым языком: нужно доносить до команды и бизнеса, почему мы выбираем ту или иную архитектуру
-Будет плюсом:
-Опыт с компьютерным зрением / мультимодальными моделями (CLIP, GPT-4o, Claude 4.5 Sonnet)
-Опыт с high-load системами и оптимизацией latency
-Понимание рекомендательных систем
-Понимание MLOps: мониторинг моделей, версионирование, A/B тестирование
-Опыт построения recommendation систем
-Опыт построение MCPдля LLM систем
-Вы сами пользовались LLM для автоматизации своих задач и знаете, что работает, а что нет
Контакты: Откликнуться
*🔥* Подписаться на наши каналы / Откликнуться / Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- Computer Vision
- Prompt Engineering
- Vector Search
- Hybrid Search
- Reranking
- A/B Testing
- MLOps
- Recommendation Systems
- CLIP
- GPT-4o
- Claude
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует экспертных знаний в построении RAG. Важно понять, как кандидат решает проблему релевантности и точности ответов.
Расскажите о вашем опыте оптимизации RAG-систем. Какие подходы к гибридному поиску и реранжированию (reranking) вы использовали на практике?
Компания планирует масштабный рост базы туров и запросов. Необходимо оценить навыки проектирования высоконагруженных AI-систем.
Как бы вы спроектировали архитектуру для обработки 50,000+ мультимодальных объектов с тысячами запросов в день, минимизируя latency?
В требованиях указана важность бизнес-метрик (конверсия, escalation rate). Вопрос проверяет продуктовое мышление лида.
Как вы связываете технические метрики AI-моделей (например, accuracy, BLEU/ROUGE, similarity score) с бизнес-метриками продукта, такими как конверсия в покупку?
Упоминается еженедельный цикл релизов и быстрые эксперименты. Важно оценить подход к тестированию гипотез.
Опишите ваш процесс проведения A/B тестирования для промптов или различных LLM-моделей в продакшене. Как вы собираете метрики?
Плюсом является опыт работы с мультимодальными моделями для гибридного поиска (текст + визуал).
Имели ли вы опыт работы с моделями семейства CLIP для построения поиска по изображениям и отзывам? С какими основными сложностями вы сталкивались?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
