WorkListВойтиОформить подписку
NG

Senior Applied AI Solutions Engineer

висит 7 мес.
Nebius Group · AI-инфраструктура
Откликнуться на сайте компании ↗
Опубликована давно; 02.11 она ещё висела у компании.

О вакансии

Откуда можно работать
Удалённо · Amsterdam, Нидерланды
Уровень
Senior
указан работодателем
Даты
Опубликована 16.03 · видим у компании с 25.08 · у компании видели 02.11
дата публикации от работодателя
Почему в каталоге:Основана выходцами из Восточной Европы, Кавказа и Центральной АзииПодробнее о компании →

Описание переведено машинно с английского.

Суть роли

Роль

AI развивается быстрее, чем может отследить любая отдельная продуктовая команда. Nebius расширяется в направлениях serverless, databases, MLflow, MLOps, Physical AI и HCLS — и клиенты с комплексными реальными ML‑нагрузками нуждаются в большем, чем просто документация. Эта роль создана, чтобы закрыть этот разрыв: нужен человек, который может прототипировать возможные решения, ускорять клиентов в их первые 90 дней и передавать полученные из полевых условий инсайты в дорожную карту продукта. Эта роль находится на стыке глубокого ML‑инжиниринга и влияния на продукт. Примерно половину времени вы будете проводить в поле — помогая новым клиентам переходить от POC к продакшн, проводя техническую адаптацию и работая вручную с их ML‑стеком. Вторую половину вы будете тратить на создание — прототипирование прикладных AI‑кейсов, демонстрирующих возможности платформы, глубокое изучение новых техник до их массового внедрения и превращение этих знаний в конкретные продуктовые направления. Это не роль пресейлз. Вы будете «запачкать руки» каждый день.

Что предстоит делать

Ваши обязанности будут включать:

  • Создавать прототипы и демонстрации по всему портфолио продуктов — serverless inference, databases, MLflow, MLOps и вертикальные кейсы в Physical AI и HCLS — которые станут активами для команд продаж, продукта и инженерии
  • Оказывать практическую поддержку новым клиентам в процессе разработки POC, технической адаптации и валидации; выступать в роли моста между их ML‑командой и платформой в критические первые месяцы
  • Глубоко изучать новые прикладные AI‑техники — новые методы обучения, оптимизации инференса, агентные архитектуры, новые фреймворки — и превращать результаты в работающие прототипы, документы и продуктовые рекомендации
  • Наполнять дорожную карту продукта конкретной, обоснованной обратной связью; быть голосом «вот что сломалось в трёх клиентских POC за прошлый месяц и что нужно изменить»
  • Разрабатывать переиспользуемые технические активы — ноутбуки, референсные архитектуры, результаты бенчмарков — которые снижают трение при масштабной адаптации

Требования

Мы ожидаем от вас:

  • Вы донастраивали крупные модели, отлаживали распределённые задачи обучения, создавали production RAG или агентные конвейеры и оптимизировали инференс на GPU‑инфраструктуре — а не просто читали об этом
  • Вы свободно ориентируетесь в современном ML‑стеке: PyTorch, HuggingFace, основы CUDA, Kubernetes для ML, MLflow или аналогичные решения, векторные базы данных
  • Вы работали с корпоративными ML‑командами — будь то в роли solutions engineer, customer engineer или ML‑engineer, тесно сотрудничавшего с клиентами
  • Вы читаете научные статьи и реализуете их — не ради признания, а потому что так вы остаетесь в форме
  • Вы умеете подбирать уровень детализации: можете объяснить компромиссы activation checkpointing ML‑инженеру утром и финансовые последствия CTO после обеда

Будет плюсом

Будет дополнительным плюсом, если у вас есть:

  • Опыт в любой из наших вертикальных областей: Physical AI / robotics / simulation, HCLS (поиск лекарств, медицинская визуализация, клинический NLP) или разработка корпоративных AI‑приложений
  • Знакомство с MLOps в масштабе (Kubeflow, Metaflow, Argo, Ray)
  • Предыдущий опыт работы в облачном провайдере или компании, занимающейся AI‑инфраструктурой
  • Вы делились технической работой публично — ноутбуки, доклады, блоги, которые действительно используют люди

Условия и бенефиты

Что мы предлагаем

  • Конкурентоспособная зарплата и комплексный пакет льгот.
  • Возможности профессионального роста внутри Nebius.
  • Гибкие условия работы.
  • Динамичная и совместная рабочая среда, ценящая инициативу и инновации.

Прозрачность оплаты

Мы предлагаем конкурентные компенсации и пакеты льгот. Конкретный размер компенсации будет определён на основе факторов, связанных с работой, включая опыт, навыки, квалификацию, уровень, на котором будет нанят кандидат, и географическое расположение, в соответствии с применимым законодательством.

Диапазон базовой компенсации

$200—$350,000 USD

Льготы и привилегии:

  • Конкурентоспособная компенсация
  • Возможности карьерного роста и обучения
  • Гибкость и автономия
  • Совместная и инновационная культура
  • Возможность работать над значимыми AI‑проектами
  • Международная среда и талантливые команды

Заявление о равных возможностях:

Nebius является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы привержены созданию инклюзивного и разнообразного рабочего места и предоставлению равных возможностей трудоустройства во всех аспектах занятости. Мы не дискриминируем по признаку расы, цвета кожи, религии, пола (включая беременность), национального происхождения, ancestry, возраста, инвалидности, генетической информации, семейного положения, статуса ветерана, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения, или любого другого признака, защищённого применимым законодательством.

Кандидаты должны иметь разрешение на работу в стране, в которой они подают заявку, и будут обязаны предоставить подтверждение права на трудоустройство как условие найма.

Если вам нужны приспособления в процессе подачи заявки, пожалуйста, дайте нам знать.

Навыки

PyTorchHuggingFaceCUDAKubernetesMLflowvector databaseslarge modelsdistributed trainingRAGagentic pipelinesinference optimizationGPU infrastructureKubeflowMetaflowArgoRay

Подходите ли вы под эту вакансию

Сверка вакансии с резюме доступна тем, кто вошел. Войти