AI and ML Engineer

Мы ищем высококвалифицированного AI & ML Engineer для присоединения к нашей инновационной команде. На этой позиции вы будете руководить разработкой, оптимизацией и внедрением передовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Вы будете вести исследования на уровне state-of-the-art, создавать масштабируемые конвейеры и сотрудничать с кросс‑функциональными командами для преобразования бизнес‑потребностей в эффективные ML‑решения.

• Разрабатывать, внедрять и оптимизировать модели машинного обучения и ИИ, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и настройку агентов.
• Экспериментировать с новейшими методами, фреймворками и архитектурами для повышения производительности и эффективности моделей.
• Создавать надёжные, масштабируемые ML‑конвейеры для обучения, валидации и инференса.
• Развёртывать ML‑модели в производственных средах (облако или on-prem), обеспечивая высокую надёжность, низкую задержку и масштабируемость.
• Применять лучшие практики MLOps, включая CI/CD, мониторинг, автоматическое переобучение и управление реестром моделей.
• Сотрудничать с командами data engineering для получения, очистки и трансформации больших наборов данных для обучения и инференса моделей.
• Обеспечивать высокое качество данных, выполнять feature engineering и поддерживать процессы интеграции данных в реальном времени.
• Тесно работать с data scientists, software engineers и product managers для согласования ML‑решений с бизнес‑целями.
• Чётко коммуницировать сложные технические результаты как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам.
• Предоставлять техническое руководство и наставничество младшим ML‑инженерам и data scientists.
• Вносить вклад в установление лучших практик команды, проведение code reviews и принятие архитектурных решений.

• 5+ лет профессионального опыта в машинном обучении, AI‑инжиниринге или смежных областях.
• Степень магистра в Computer Science, Machine Learning, Physics или смежной области; предпочтительно PhD.
• Владение Python и ML‑фреймворками, такими как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn.
• Глубокое понимание алгоритмов, статистики, теории вероятностей и линейной алгебры.
• Практический опыт работы с конвейерами данных и ETL‑инструментами (например, Spark, AWS Lambda, AWS Glue).
• Практический опыт работы с облачными платформами, предпочтительно AWS.
• Твёрдая база в software engineering, включая систему контроля версий (Git), тестирование и шаблоны проектирования.
• Доказанный успех в развёртывании ML‑моделей в продакшн‑масштабе.
• Знакомство с MLOps‑инструментами, такими как MLflow, Kubeflow, SageMaker или Vertex AI.
• Отличные аналитические, проблемно‑решающие и коммуникативные навыки.
• Способность работать автономно и совместно в быстро меняющейся кросс‑функциональной команде.

• Опыт работы с агентными фреймворками, такими как LangChain или LangGraph