ML разработчик

Привет!

Мы – небольшая аутстаф компания, созданная ИТ-инженерами. Ищем ML разработчика для работы над разнообразными проектами.

Рассматриваем специалистов уровней: Middle и Senior

Ты нам подходишь, если:

• У тебя коммерческий опыт в ML от 4 лет, и ты прошел полный цикл – от гипотезы и данных до запуска модели в прод

• У тебя глубокий опыт коммерческой разработки на Python. Ты уверенно пишешь асинхронный код (FastAPI/aiohttp), используешь типизацию, тесты и понимаешь, как сделать ML-сервис production-ready

• Ты знаешь классический ML и глубокое обучение: sklearn, градиентный бустинг (XGBoost/LightGBM), PyTorch или TensorFlow. Понимаешь, почему одна модель переобучилась, а другая – нет, и как бороться с несбалансированными данными

• Ты не читал про LLM – ты их внедрял. Ты работал с SOTA моделями, знаешь про function calling, reasoning workflows и контекстные окна. Умеешь билдить промпты, вытаскивать структурированный JSON и считаешь, что «галлюцинации LLM» – это проблема, которую можно минимизировать

• Ты строил RAG-системы: подготавливал документы, резал на чанки, подбирал эмбеддинги, поднимал векторную БД (Qdrant / Milvus / Pinecone) и интегрировал всё это в сервис

• Ты имел дело с LLM-агентами. Не просто «позвал GPT», а строил мультиагентные системы с памятью, инструментами и маршрутизацией (LangChain или аналоги). Понимаешь, как сделать агента предсказуемым и безопасным

• Ты умеешь работать с данными в промышленных масштабах. Пишешь сложные SQL-запросы (оконные функции – твои друзья), знаешь Spark (PySpark) или хотя бы не боишься Hadoop/Hive

• Ты доводишь модели до продакшена. Docker, Kubernetes, CI/CD для пайплайнов – для тебя обычная практика. Ты знаешь, что значит «мониторинг дрейфа» и почему без observability ML не живет

• Ты мыслишь системно. Если агент ведет себя странно, ты можешь понять: косяк в промпте, в данных, в архитектуре или в ранжировании? И поправить это

• Качество кода для тебя важно. Ты пишешь юнит-тесты на трансформации данных, интеграционные тесты на эндпоинты, а ML-модели проверяешь на офлайн-метриках и А/Б тестах

Будет плюсом:

• Опыт в финтехе, ритейле (особенно grocery) или высоконагруженных enterprise-системах

• Ты строил agent platforms / AI SDK / execution layers с нуля (осознанно, не копипастой)

• Знаком с графовыми нейросетями (PyG, NetworkX) или Reinforcement Learning

• Делал uplift-моделирование (CausalML, scikit-uplift) и знаешь разницу между «предсказать отток» и «понять причину»

• У тебя был опыт с on-prem LLM в закрытом контуре (никакого OpenAI API, только локальные модели)

• Ты работал с CV (OpenCV, детекция, сегментация) или OCR текста на изображениях

Преимущества работы с нами:

• Работа на удаленке с гибким графиком

• После успешного проекта готовы предлагать вам новые, ещё более интересные задачи

• Мы полностью берем на себя всю бюрократию, переговоры и поиск проектов

• Подбираем проекты в технологичных и перспективных сферах: финтех, телеком, e-com и edtech

Буду рада обсудить детали, мои контакты в конце вакансии!

Ключевые навыки

• Python
• FastAPI
• XGBoost
• LightGBM
• PyTorch
• TensorFlow
• JSON
• Spark
• PySpark
• Hadoop
• Apache Hive
• Docker
• Kubernetes
• CI/CD
• Unit Testing
• OpenCV

Задайте вопрос работодателю

Он получит его с откликом на вакансию Где располагается место работы? Какой график работы? Вакансия открыта? Какая оплата труда? Как с вами связаться? Другой вопрос