- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Руководитель центра ML инжиниринга
Оценка ИИПрестижная позиция в одной из крупнейших компаний РФ с отличным соцпакетом, современным офисом и возможностью работать над масштабными проектами. Гибридный график и сильная корпоративная культура делают вакансию крайне привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью сочетать глубокие технические знания (MLOps, LLM, оптимизация) с управленческими навыками и опытом работы в крупных корпоративных структурах.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиций уровня Head of ML в Санкт-Петербурге в компаниях такого масштаба рыночные ожидания начинаются от 450 000 рублей плюс значительные годовые бонусы. Предложение, вероятно, соответствует или превышает верхнюю планку рынка для опытных руководителей.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Head of ML Engineering Center position at Gazprom Neft. With a solid background in developing and deploying industrial-scale machine learning systems, I have consistently demonstrated the ability to lead engineering teams through the entire project lifecycle—from initial PoC to full-scale production deployment and monitoring. My expertise in MLOps practices, microservices architecture, and advanced ML techniques like LLM and RAG aligns perfectly with the strategic goals of your digital platform.
Throughout my career, I have focused on bridging the gap between complex technical solutions and business value. I have extensive experience coordinating with cross-functional teams, including BI, DWH, and DevOps, to ensure data quality and system reliability. I am particularly drawn to this role because of the opportunity to apply optimization methods and high-load architectures to solve real-world challenges in logistics and retail within such a stable and forward-thinking company. I am eager to bring my mentorship skills and technical leadership to your team in Saint Petersburg.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Газпром-Нефть уже сейчас
Присоединяйтесь к лидеру отрасли и возглавьте создание инновационных ML-решений в «Газпром нефти»!
Описание вакансии
#vacancy #вакансия #спб #санкт-петербург #гибрид #руководитель #ml #machine_learning #газпромнефть
Руководитель центра ML инжиниринга
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.
Что нужно делать
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.
Какого кандидата мы ищем
Обязательные 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
Что мы можем предложить взамен
Условия работы
• 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
Вознаграждение
• Размер оклада обсуждается с успешным кандидатом
• Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата
Социальный пакет
• ДМС со стоматологией и страхование жизни
Чем еще привлекательна эта вакансия
• 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
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- LLM
- SQL
- Kubernetes
- CI/CD
- MLOps
- RAG
- NLP
- Redis
- Docker
- Hadoop
- MLflow
- DVC
- Hive
- RabbitMQ
- ClearML
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления полным циклом разработки и внедрения ML-решений.
Расскажите о самом сложном ML-проекте, который вы вывели в продакшн: с какими архитектурными вызовами вы столкнулись и как их решили?
Оценка зрелости кандидата в вопросах автоматизации и надежности систем.
Как вы выстраиваете MLOps процессы в команде, чтобы обеспечить воспроизводимость экспериментов и стабильность моделей в высоконагруженной среде?
Проверка актуальных знаний в области генеративного ИИ.
Какой стек технологий и подходы вы считаете наиболее эффективными при внедрении RAG-систем на базе LLM в корпоративный контур?
Оценка навыков взаимодействия с бизнесом и приоритизации.
Как вы работаете с ожиданиями бизнес-заказчиков, если их требования технически труднореализуемы или не имеют достаточного обоснования данными?
Проверка лидерских качеств и развития команды.
Каков ваш подход к менторству MLE-инженеров и как вы оцениваете эффективность работы своей команды?
Похожие вакансии
Руководитель центра ML инжиниринга
Руководитель направления по цифровизации и продвижении искусственного интеллекта
Руководитель центра ML инжиниринга
Руководитель направления ML инжиниринга
Руководитель центра ML инжиниринга
Head of ML Engineering / Руководитель центра ML инжиниринга
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