Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior ML Engineer - Search & LLM Ops
Отличная вакансия в известной финтех-компании с фокусом на передовые технологии (LLM, Search). Удаленный формат работы в Европе и работа над сложным продуктом делают позицию очень привлекательной для Senior специалистов.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в узких областях: семантический поиск, дистилляция LLM и архитектура рекомендательных систем для финтеха. Требуется опыт работы с полным жизненным циклом ML-моделей.
Анализ зарплаты
Предлагаемая роль Senior ML Engineer в европейском финтехе обычно предполагает зарплату выше среднего по рынку из-за высокой ответственности и сложности стека. Указанный диапазон соответствует стандартам для опытных инженеров в Западной и Центральной Европе.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в RavenPack уже сейчас
Присоединяйтесь к RavenPack и создавайте передовые поисковые системы для финансового сектора — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Published time: 2026-08-07
Company name: RavenPack
Title: Senior ML Engineer - Search & LLM Ops
Grades: senior
Job description: Own the end-to-end machine learning lifecycle for RavenPack's search and recommendation intelligence: design, build and deploy ranking algorithms and retrieval models that serve financial professionals. Fine-tune and distill language models with semantic embedding techniques (binary, matryoshka, late-interaction) and architect personalized recommender systems.
Location: Europe
Anywhere: No
Remote: Yes
Forbidden locations: Outside Europe
Tags:
#ai #machine_learning #python #pytorch #tensorflow #nlp #llm #information_retrieval #recommender_systems #vector_databases #sql #remote #europe #senior #full_time #fintech
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- LLM
- SQL
- Information Retrieval
- NLP
- TensorFlow
- Vector Databases
- Recommender Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания современных методов оптимизации эмбеддингов для поиска.
Можете ли вы объяснить разницу между бинарными эмбеддингами и техникой Matryoshka Embeddings, и в каких случаях их стоит применять?
Оценка практического опыта работы с LLM в продакшене.
Какие стратегии вы используете для дистилляции и файнтюнинга LLM, чтобы обеспечить высокую производительность при низких задержках?
Проверка навыков проектирования систем ранжирования.
Как бы вы спроектировали систему многоуровневого ранжирования (multi-stage ranking) для финансового поисковика?
Оценка опыта работы с инфраструктурой векторного поиска.
С какими векторными базами данных вы работали и как вы решаете проблему масштабируемости при поиске по миллиардам векторов?
Проверка понимания специфики рекомендательных систем.
Как вы подходите к проблеме 'холодного старта' и персонализации в рекомендательных системах для профессиональных инвесторов?
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
Data Scientist
Сеньор-датасаентист в команду ML-разработки
Data Scientist Senior
Ведущий Data Scientist, Возвраты ML
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!