ML разработчик (Middle)

Описание вакансии

🆔 67571

📅 Дата публикации: 30.04.2026 19:45

🥇 ML разработчик (Middle)

67571

📅 Дата публикации: 30.04.2026 19:45

🥇 ML разработчик (Middle)

📍 Локация/Гражданство: РФ

🏠 Формат работы: Удаленно

🎓 Грейд: Middle

💰 Ставки:

🇷🇺 Штат (на руки): 168 358 руб./мес (на руки)

🇷🇺 ИП (gross): 1 748 руб./час Справочно: ориентировочная среднемесячная выплата Gross 297 075 руб./мес

📌 О проекте:

Управляющая компания

📎 Задачи:

— Разработка и оптимизация моделей машинного обучения для решения бизнес-задач (прогнозирование, классификация, рекомендательные системы, обработка естественного языка / компьютерное зрение — в зависимости от проекта)

— Проектирование и внедрение пайплайнов обработки данных (ETL/ELT) для обучения и инференса моделей

— Настройка и поддержка CI/CD-пайплайнов для ML-моделей (MLOps), включая версионирование данных и моделей, автоматическое переобучение и мониторинг дрифта

— Интеграция моделей в продуктовую среду посредством REST API, брокеров сообщений или batch-процессов

— Проведение A/B-тестирования моделей, анализ их качества в реальном времени и формирование предложений по улучшению

— Участие в выборе архитектуры и технологического стека для новых AI-решений

— Документирование разработанных решений и обмен экспертизой внутри команды

💻 Требования:

— Не менее 3 лет в роли ML Engineer либо на смежной позиции (например, Data Scientist с выраженным инженерным уклоном)

— Продвинутый уровень программирования на Python: написание чистого и модульного кода, работа с типизацией и асинхронным программированием

— Уверенное владение библиотеками scikit‑learn, pandas, NumPy

— Практический опыт работы с одним из фреймворков: PyTorch, TensorFlow или JAX

— Опыт написания сложных SQL‑запросов, включая оконные функции

— Знакомство с инструментами обработки больших данных: Spark (PySpark) или Dask

— Навыки оптимизации запросов

— Базовые навыки администрирования Docker и Kubernetes

— Работа с системами контроля версий (Git, DVC для управления данными)

— Настройка CI/CD‑пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)

— Мониторинг моделей и инфраструктуры (Prometheus + Grafana, Evidently AI, MLflow)

— Облачные платформы: опыт работы хотя бы с одной из: AWS (SageMaker, EKS), GCP (Vertex AI), Azure ML, либо опыт развёртывания on‑premise решений (Kubeflow, Airflow)

— Деплой моделей: практический опыт вывода моделей в production с использованием FastAPI, Flask, Triton Inference Server, TensorFlow Serving или аналогичных инструментов

— Опыт работы с feature store: Feast, Tecton, Hopsworks

— Навыки распределённого обучения: Horovod, Ray, PyTorch Distributed

⚠️ Особые условия:

— Высокая нагрузка

— ~160 ч/мес

— Клиент новый, договор в процессе подписания

Менеджер: Откликнуться