yandex
N
nebius
Страна
Нидерланды
SeniorУдалённоПолная занятость

Senior Applied ML Engineer

ИИОценка ИИ

Отличная вакансия в быстрорастущей компании (Nebius/Yandex-корни) с листингом на Nasdaq. Работа над передовыми технологиями (AI agents, ML infra) и гибкий формат работы делают это предложение крайне привлекательным для Senior-специалистов.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованиями к 5+ годам опыта, глубоким знаниям в области поиска и ранжирования, а также необходимостью проходить технические интервью по кодингу. Работа предполагает создание систем масштаба веб-поиска, что требует исключительных навыков в оптимизации и архитектуре.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана115 000 €
Рынок95 000 € – 150 000 €
ИИОценка ИИ

Предлагаемая роль Senior ML Engineer в Амстердаме/Лондоне соответствует верхнему сегменту рынка. В этих регионах базовые зарплаты для опытных инженеров в AI-секторе начинаются от 90-100к евро, а в топовых технологических компаниях с учетом бонусов и акций могут значительно превышать 130-150к.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

Why work at NebiusNebius is leading a new era in cloud computing to serve the global AI economy. We create the tools and resources our customers need to solve real-world challenges and transform industries, without massive infrastructure costs or the need to build large in-house AI/ML teams. Our employees work at the cutting edge of AI cloud infrastructure alongside some of the most experienced and innovative leaders and engineers in the field.

Where we workHeadquartered in Amsterdam and listed on Nasdaq, Nebius has a global footprint with R&D hubs across Europe, North America, and Israel. The team of over 1400 employees includes more than 400 highly skilled engineers with deep expertise across hardware and software engineering, as well as an in-house AI R&D team.

We are seeking a Senior Applied ML Engineer to join a fast-growing team building an agent-native search platform for AI systems, the emerging web access layer for AI. You will develop and deploy machine learning models that power retrieval, ranking, and indexing at scale, helping AI systems access fresh, reliable information in real time. This is a high-impact role working on a production system used 24x7, tackling challenges comparable to large-scale web search.

Your responsibilities:

  • Design, train, and deploy ML models for retrieval, reranking, and search relevance in production
  • Build and optimise embedding-based indexing and large-scale retrieval systems
  • Develop models supporting crawling, data selection, and content understanding
  • Define and improve quality metrics for agent-native search and build evaluation pipelines
  • Work on systems operating at very large scale, including high-throughput query workloads
  • Collaborate closely with engineering teams to integrate ML models into production services
  • Analyse performance trade-offs across latency, quality, and cost
  • Experiment with and apply state-of-the-art techniques in search, retrieval, and LLM-integrated systems
  • Contribute to product and architectural decisions in a fast-moving environment

Must-haves:

  • 5+ years of experience in software engineering or applied machine learning
  • Strong programming skills in Python, Go, or C++
  • Proven experience deploying ML models in production systems
  • Hands-on experience with retrieval, ranking, recommendation, or similar ML problems
  • Strong understanding of machine learning and modern deep learning techniques
  • Experience working with large-scale data systems and high-throughput environments
  • Ability to design evaluation frameworks and define meaningful model metrics
  • Product-oriented mindset with a focus on impact and iteration
  • Strong problem-solving skills and ability to work in a distributed team

Nice-to-haves:

  • Experience with search systems or large-scale information retrieval
  • Familiarity with embeddings, transformers, and modern NLP systems
  • Experience working on LLM-powered or agent-based systems
  • Contributions to open-source projects, technical publications, or conference talks
  • Participation in competitive ML (e.g. Kaggle) or similar signals of strong technical ability

We conduct coding interviews as part of the process.

What we offer

  • Competitive salary and comprehensive benefits package.
  • Opportunities for professional growth within Nebius.
  • Flexible working arrangements.
  • A dynamic and collaborative work environment that values initiative and innovation.

We’re growing and expanding our products every day. If you’re up to the challenge and are excited about AI and ML as much as we are, join us!

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • Go
  • C++
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Information Retrieval
  • Ranking
  • NLP
  • Transformers
  • Embeddings
  • Large Language Models
  • Search Systems

Возможные вопросы на собеседовании

Позиция требует работы с высоконагруженными системами поиска.

Как бы вы спроектировали систему многоуровневого ранжирования (multi-stage ranking) для обеспечения баланса между точностью и задержкой (latency) при миллионах документов?

Nebius строит платформу для ИИ-агентов, где важна актуальность данных.

Какие стратегии вы бы использовали для оценки качества поиска в реальном времени, когда традиционные статические датасеты быстро устаревают?

В описании упоминается работа с эмбеддингами и векторным поиском.

С какими проблемами масштабирования векторных индексов вы сталкивались и как решали вопросы обновления индекса без простоя системы?

Вакансия требует навыков в Go или C++ помимо Python.

В каких случаях при разработке ML-сервисов вы бы предпочли переписать часть логики с Python на Go или C++, и какой выигрыш в производительности это даст?

Роль предполагает работу над 'agent-native search'.

Как, по вашему мнению, требования к поисковой системе для LLM-агентов отличаются от требований классического веб-поиска для людей?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

N
nebius
Нидерланды
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!