ML/MLOps инженер

Описание вакансии

ID 3239

ML/MLOps инженер

Senior

Москва

*❗️**❗️**❗️*гибрид

*❗️**❗️**❗️**❗️*Поклонная улица, дом 3 к 2 (оранжевая башня)

Описание проекта

Задачи сосредоточены на работе над инновационными продуктами в

области здравоохранения: - исследование данных и обнаружение инсайтов; - проверка гипотез по улучшению продукта в части развития мультагентного

ML-ядра; - исследование применимости альтернативных LLM и DL решений.

Ожидания по циклу разработки: полный цикл ML-работы — от

формулировки гипотез и метрик, через эксперимент и валидирование до

продакшн-деплоя и мониторинга. Ориентация на production-ready

архитектуры, чёткие метрики качества, использование современных

мультиагентных фреймворков (LangGraph, deepagents и др.).

Тестовое задание / Скрининг

Нет

Требования к кандидату

Профессиональные навыки

• Уверенное владение Python для ML/NLP, опыт построения

производственных ML-сервисов (API, microservices, контейнеризация).

• Глубокие знания NLP: классические модели (embeddings, seq2seq),

современные

DL-подходы,

Transformer-архитектур.

практический

опыт

использования

• Опыт работы с LLM: интеграция внешних и внутренних LLM, настройка

prompt-инженеринга, использование tool-calling и мультиагентных паттернов.

• Опыт проектирования мультиагентных решений (Orchestrator +

sub-agents, fan-out/fan-in, human-in-the-loop) на основе современных

фреймворков.

• Продакшн-цикл ML: постановка задач через метрики, подготовка

датасетов, разработка и валидация моделей, мониторинг и A/B-тесты.

• Знание архитектуры Transformer и умение применять её в задачах

(классификация, генерация, QA, извлечение сущностей).

• Понимание требований к safety и дрейфу моделей в healthcare-домене,

умение закладывать соответствующие метрики и guardrails.

• Умение работы с AI-инструментами разработки (Claude, Codex, Cursor,

Antigravity) c применением SDD

Лидерские и коммуникационные навыки

• Умение формулировать понятные ТЗ для ML-команды, описывать

критерии приёмки и метрики успеха.

• Навык объяснять технические решения продуктовым и медицинским

экспертам, защищать архитектурные выборы.

• Опыт менторинга Middle/Junior ML-инженеров, построение культуры

разработки «через метрики и артефакты, а не через интуицию».

Обязанности кандидата

• Курирование ML-задач: приоритизация, декомпозиция, формулировка

гипотез и метрик качества, выбор оптимальных путей реализации.

• Техническое лидерство: дизайн архитектуры мультиагентного ML-ядра,

выбор LLM/DL-стека, кодревью и технический менторинг команды.

• Ответственность за сроки и качество: планирование спринтов по

ML-задачам, контроль выполнения, управление рисками и техническим

долгом.

• Исследование:

систематический

scouting

альтернативных

LLM/DL-решений, сравнительный анализ по метрикам качества, стоимости и

latency.

*❗️**❗️**❗️Писать {{apply_contact}}⚡️**⚡️**⚡️**⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔* ВАКАНСИИ