yandex
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
MiddleГибридПолная занятость

ML‑инженер в Толк

ИИОценка ИИ

Сильная инженерная команда Контура, работа над востребованным продуктом Толк и современный стек технологий (LLM, Agents) делают вакансию очень привлекательной для Middle+ специалистов.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует серьезного практического опыта с LLM (SFT, RAG) и современными агентскими фреймворками, а также навыков MLOps для деплоя моделей в продакшн.

Анализ зарплаты

Медиана320 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 450 000 ₽
ИИОценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Middle/Middle+ ML-инженера в крупных российских IT-компаниях уровня Контура рынок предлагает конкурентные условия. Ожидаемый диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей в зависимости от глубины экспертизы кандидата.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия ML-инженера в проект Толк, так как я обладаю глубоким опытом работы с LLM и агентскими системами. В моем портфолио есть успешные кейсы внедрения RAG-архитектур и оптимизации воркфлоу на базе LangChain и LangGraph, что напрямую коррелирует с вашими задачами по улучшению протоколирования встреч.

Я уверенно владею Python и PyTorch, а также имею практический опыт работы с MLOps-стеком (Docker, Kubernetes), что позволит мне эффективно поддерживать и масштабировать ИИ-функциональность продукта. Буду рад обсудить, как мой опыт в борьбе с галлюцинациями моделей и настройке мониторинга поможет развитию Толка.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Контур уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Контура, чтобы создавать передовые ИИ-решения для сервиса Толк!

Описание вакансии

ML‑инженер в Толк, middle/middle+

#удfленка #офис #middle

Компания: Контур

*☑️*Задачи

-Улучшать автоматическое протоколирование встреч: повышать качество генерации, работать с галлюцинациями, настраивать и оптимизировать воркфлоу-решения, выстраивать мониторинг качества и предотвращать деградацию решения.

-Запускать новую ИИ-функциональность, поддерживать и улучшать качество существующей функциональности как в NLP, так и на стыке разных доменных областей.

-Развивать агентские системы внутри продукта: оптимизировать, улучшать качество, реализовывать новые сценарии.

*☑️*Мы ожидаем

-Опыт разработки и поддержки продакшн-решений на основе современных моделей NLP.

-Владение Python на продакшн-уровне, PyTorch.

-Опыт решения прикладных задач с LLM, практический опыт с SFT, RAG и дистилляцией.

-Опыт работы с фреймворками для построения агентных систем: Pydantic AI, LangChain, LangGraph или аналоги.

-Опыт работы с инструментами для наблюдения и отладки LLM-приложений: Langfuse, LangSmith или аналоги.

-Опыт деплоя моделей, понимание MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD для ML.

-Большой плюс — опыт разработки и внедрения моделей в CV- или Speech-доменах.

Откликнуться

Python Job в Telegram | в VK | в Max

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • PyTorch
  • LLM
  • Kubernetes
  • CI/CD
  • Computer Vision
  • MLOps
  • RAG
  • NLP
  • Docker
  • LangChain
  • LangGraph
  • Speech Recognition
  • SFT
  • LangSmith
  • Langfuse
  • Pydantic AI

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с LLM и понимания рисков генеративного ИИ.

Какие методы борьбы с галлюцинациями в LLM вы считаете наиболее эффективными для задачи суммаризации встреч?

Оценка навыков проектирования сложных систем на базе агентов.

Расскажите о вашем опыте работы с LangGraph или Pydantic AI: в чем преимущество этих инструментов перед простыми цепочками (chains)?

Проверка понимания процесса дообучения моделей.

В каких случаях для улучшения качества протоколирования вы бы выбрали SFT, а в каких — достаточно качественного RAG?

Оценка инженерной культуры и навыков мониторинга.

Как вы выстраиваете систему мониторинга качества LLM-приложений в продакшне, чтобы вовремя заметить деградацию ответов?

Проверка навыков MLOps.

Опишите ваш типичный CI/CD пайплайн для деплоя ML-модели в Kubernetes.

Похожие вакансии

ЯК
Яндекс Крауд
до 133 000 ₽

AI-тренер для обучения нейросетей

MiddleУдалённо
Copywriting · Editing · Journalism · Content Management · Content Marketing
+5 навыков
NDA
300 000 ₽ – 400 000 ₽

AI-ИНЖЕНЕР (MIDDLE+)

MiddleУдалённо
TypeScript · Node.js · NATS · Weaviate · Langfuse · PostHog · LLM · RAG · OpenAI · YandexGPT · GigaChat · NER
+12 навыков
М
МТС
Не указана

Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs]

MiddleУдалённо
Python · FastAPI · Django · PostgreSQL · Docker · LangChain · LlamaIndex · Qdrant · Milvus · Neo4j · Redis · RabbitMQ · Kafka · PyTest · REST · gRPC · Transformers · BERT · spaCy · NLP · NER · RAG
+22 навыков
BA
Bestseller AI
100 000 ₽ – 160 000 ₽

Middle-разработчик (AI-инженер)

MiddleУдалённо
Vue 3 · Nuxt 3 · TypeScript · Prisma · PostgreSQL · LLM · RAG · Claude Code · MCP
+9 навыков
ТБ
Точка Банк
до 390 000 ₽

Middle+ AI инженер

MiddleУдалённо
Python · LLM · RAG · Vector Databases · Embeddings · Function Calling · Multi-agent systems · API Integration · Monitoring
+9 навыков
Т
Точка
до 390 000 ₽

Middle+ AI инженер

MiddleУдалённо
Python · LLM · RAG · Vector Databases · Embeddings · Function Calling · Multi-agent systems · Prompt Engineering
+8 навыков
более 1000 офферов получено
4.9

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!

Россия