Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Роботы доставки Яндекса ежедневно доставляют тысячи заказов, маневрируя в сложной, неструктурированной городской среде. Команда активно растёт и планирует масштабировать флот до 20 000 роботов к 2028 году. В core-команду ищут Senior ML Engineer/Researcher, который сфокусируется на построении быстрой интерактивной модели мира и масштабном обучении MBRL-агентов. Задачи - Разработка и скейлинг World Models: проектирование и обучение массивных 3D/видеотокенизаторов и бэкбонов на базе Diffusion Transformers (DiT), Flow Matching и других подходов. - Distributed Training: построение пайплайнов для распределённого обучения тяжёлых foundation-моделей на вычислительном кластере. - Model-Based RL (MBRL) and Planning: обучение чистого RL и политик IL + RL внутри замороженной латентной симуляции World Model. - Representation Shaping: интеграция вспомогательных лоссов для perception-задач 3D-детекции, сегментации, трекинга. - Safety and Inference: построение надёжного safety-контура поверх выходов модели и подготовка конструкции к реалтайм-инференсу на edge-устройствах робота. Требования - Экспертный уровень владения JAX и PyTorch. - Навыки масштабного распределённого обучения. - Глубокая математическая и ML-база. - Способность писать, генерировать и проверять быстрый оптимизированный код. Будет плюсом - Опыт работы с Vision Foundation Models, генеративными видео- и image-моделями, синтезом лидарных облаков. - Опыт в Reinforcement Learning. - Опыт продвинутой квантизации тяжёлых трансформеров или диффузионных моделей для edge-устройств. - Оптимизация инференса «на борту» робота. - Бэкграунд в Autonomous Driving, Motion Planning или Robotics. Условия - Если для рабочих задач нужно подтянуть язык, команда организует обучение и оплатит 50% стоимости.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Cohere — ведущая enterprise AI-компания, ориентированная на безопасность. Компания разрабатывает фундаментальные модели ИИ и готовые продукты для решения бизнес-задач. В рамках этой роли требуется старший инженер с глубокими техническими знаниями в production-средах, способный соединять исследовательские концепции с реальными внедрениями. Позиция hands-on и ориентирована на инженерию: работа с production-системами, эксперименты с frontier-моделями, совместная разработка масштабируемых решений. Инженерия и исследования объединены: каждый сотрудник вносит вклад в оба направления в зависимости от потребностей организации. Предоставляется доступ к вычислительным ресурсам мирового класса, данным и талантам. Обязанности - Проектировать и писать высокопроизводительный масштабируемый код для обучения моделей. - Разрабатывать новые инструменты для ускорения исследований и обучения LLM. - Координировать работу с другими инженерными командами (Infrastructure, Efficiency, Serving) и научными командами (Agent, Multimodal, Multilingual и др.). - Исследовать, внедрять и экспериментировать с идеями на кластерной и data-инфраструктуре. - Взаимодействовать с другими учёными, инженерами и командами. Требования - Очень сильные навыки разработки ПО. - Приверженность test-driven development, чистому коду и снижению технического долга. - Владение Python и соответствующими ML-фреймворками: JAX, PyTorch и/или XLA/MLIR. - Опыт использования и отладки крупномасштабных стратегий распределённого обучения (профилирование памяти и скорости). - Опыт работы с инфраструктурами распределённого обучения (Kubernetes) и связанными фреймворками (Ray). - Опыт академических исследований в области ML и LLM. Личные качества - Глубокая увлечённость качественной работой. - Интерес к настройке и оптимизации больших LLM-моделей. - Комфортная работа с людьми разного уровня навыков разработки. - Умение разбираться в сложных ML-кодовых базах, находить и устранять проблемы. - Успешная работа в быстро меняющейся технической среде, готовность предлагать инновационные идеи и решения. Условия и преимущества - Еженедельная стипендия на обед: $75/£75 или эквивалент в местной валюте. - Полное медицинское и стоматологическое страхование, отдельный бюджет на ментальное здоровье. - RRSP matching, 401K, пенсионная схема. - 100% оплата отпуска по уходу за ребёнком до 6 месяцев для любого из родителей. - Ежегодные бонусы: культура и искусство, фитнес/здоровье, качественное время, кредит на улучшение рабочего места. - Стипендия на образование и обучение: конференции, курсы, коучинг. - 6 недель оплачиваемого отпуска (30 рабочих дней). - Бюджет на поездки в другие офисы для удалённых сотрудников, ежегодный корпоративный выезд. Формат работы - Remote-friendly, офисы в Торонто, Лондоне, Нью-Йорке, Сан-Франциско, Монреале, Париже, Берлине и Сеуле. - Для работы в офисе: ежедневная программа обедов, закуски, регулярные мероприятия. - Для удалённой работы: стипендия на коворкинг. - Все сотрудники получают $500 на обустройство домашнего офиса.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания RXNT — healthtech-компания, цифровой фундамент системы здравоохранения США. Более 25 лет работает на стыке здравоохранения и технологий, развивает AI-продукты. Задачи - Преобразовывать неоднозначные продуктовые концепции в конкретные ML-стратегии: начинать с данных, проводить EDA, выявлять паттерны и признаки. - Донастраивать мультимодальные генеративные модели и оркестрировать AI-агентов (например, LangGraph) с учётом домена здравоохранения; тестировать крайние случаи, строить запасные эвристики. - Определять строгие статистические и бизнес-метрики с первого дня, строить фреймворки для оценки моделей. - Писать production-grade Python, сотрудничать с инженерами для развёртывания масштабируемых решений, участвовать в мониторинге здоровья системы, дрейфа данных и деградации моделей. - Работать автономно, согласовывать действия со стейкхолдерами, предоставлять чёткие обновления техническому руководству. Требования - 5+ лет профессионального опыта в ML-инжиниринге и/или data science. - MS или PhD в Computer Science, математике, ИИ или смежной области (или BSc с эквивалентным подтверждённым опытом). - Глубокое знание ML: сильная статистическая база, экспертные знания архитектур моделей, анализа данных и методов оценки; владение основными фреймворками (PyTorch, TensorFlow, JAX) и продвинутыми техниками донастройки. - Практическое знакомство с контейнеризацией, оркестрацией, облачными сервисами (AWS, GCP, Azure) и CI/CD для поддержания production ML-систем. Условия - Удалённая работа.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Вакансия удаленная, открыта для кандидатов из США. Компания — глобальный лидер в области кибербезопасности, специализирующийся на предотвращении взломов с помощью продвинутых платформ на базе ИИ. Ищут Senior AI Infrastructure Engineer для проектирования, создания и масштабирования ИИ-инфраструктуры для продуктов, с фокусом на большие языковые модели (LLM) и ИИ-системы. Обязанности - Предоставление и настройка крупных GPU-кластеров и вычислительных ресурсов для задач обучения, дообучения и инференса LLM. - Оптимизация инфраструктуры обслуживания LLM-моделей, включая развертывание и оптимизацию различных фреймворков инференса. - Управление жизненным циклом моделей: версионирование, контрольные точки и воспроизводимость в процессах обучения и инференса. - Проектирование и внедрение надежных фреймворков оценки для проверки производительности, точности и надежности моделей, обеспечивая соответствие ИИ-систем производственным стандартам. - Выявление и устранение узких мест использования GPU и эффективности памяти GPU, применение таких техник, как квантование, пакетная обработка и кэширование. - Проектирование и поддержка платформ и пайплайнов данных, специально предназначенных для поддержки LLM, RAG (Retrieval-Augmented Generation) и ИИ-систем в производственной среде, с акцентом на производительность, сопровождаемость и строгость тестирования, обеспечивая быструю поставку без ущерба качеству. - Применение экспертизы в моделировании данных, нормализации и семантическом каталогизировании для AI/ML-нагрузок. - Определение и внедрение лучших практик MLOps/DataOps для LLM, включая мониторинг, наблюдаемость и механизмы восстановления для ИИ-сервисов. - Тщательное документирование архитектурных решений и донесение технических деталей до заинтересованных сторон. - Взаимодействие с Data Scientists, Product Managers и другими инженерными командами для превращения исследовательских прототипов в надежные сервисы производственного уровня. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии данных или STEM; магистерская степень приветствуется. - 6+ лет опыта в инфраструктурной/дата-инженерии, как минимум 2 года в создании и поддержке платформ/пайплайнов, поддерживающих LLM-системы и приложения. - Подтвержденный практический опыт в LLM-инфраструктуре: предоставление кластеров, оптимизация обучающих нагрузок и поддержка инференс-пайплайнов. - Исключительная способность писать чистый, элегантный, поддерживаемый и хорошо протестированный код, а также сильный фокус на быстрой поставке результатов. - Глубокое понимание инженерных практик, включая эффективные ревью кода и отказоустойчивую архитектуру. - Проявление технического лидерства и наставнических качеств. - Подтвержденный опыт использования ИИ-технологий для улучшения принятия решений, оптимизации рабочих процессов и процессов, повышения эффективности и бизнес-результатов. - Практический опыт с MLOps-инструментами (MLflow, SageMaker, AI). - Сильное понимание основ CUDA, драйверов, GPU и TPU. - Опыт работы с фреймворками инференса, такими как vLLM и Triton Inference Server. - Владение фреймворками обучения: PyTorch, Ray, Megatron, JAX. - Экспертный уровень владения высокоуровневым языком программирования (Python). - Глубокие знания контейнеризации и оркестрации (Slurm, Airflow). - Владение инструментами Infrastructure as Code, такими как Terraform и Ansible. - Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP или OCI) и сервисами данных. - Опыт работы в сфере кибербезопасности, разведки или отраслях с высокими требованиями к соответствию. - Опыт создания, развертывания и управления LLM в производственной среде. - Опыт работы с распространенными фреймворками рабочих процессов. - Опыт работы с фреймворками обработки данных (например, Dask, Flink). Условия - Право на бонусы. - Гранты на акции. - Комплексный пакет льгот: медицинская страховка, 401k, оплачиваемый отпуск, конкурентоспособная компенсация и акции. - Комплексные программы физического и психического здоровья. - Конкурентоспособный отпуск и праздники, отпуск по уходу за ребенком и усыновлению. - Возможности для развития для всех сотрудников независимо от уровня или роли. - Сети сотрудников, географические сообщества и волонтерские возможности для установления связей. - Офисная культура с удобствами мирового класса. - Сертификация Great to Work Certified™ по всему миру.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior / Lead

Senior / ML Lead | Крипто-трейдинг | Офис - Сербия / удаленно Разрабатываем ML-модели и торговые стратегии на крипторынках. Небольшая команда (ВШЭ, Физтех, Сколтех, ШАД). В продакшене уже работает собственная ML-система — ищем человека, который возьмет ее на себя и будет развивать дальше. Компенсация - Senior: до $12k net + квартальный бонус. - ML Lead: до $12k net + процент от PnL, размер процента обсуждается индивидуально - от 4 до 10% PnL. Требования - Senior / ML Lead или очень сильный мидл с опытом в трейдинге - Опыт разработки прибыльных ML-моделей или торговых стратегий - Python + NumPy, numba, PyTorch / JAX - Сильный математический бэкграунд - Самостоятельно находит идеи и доводит до результата Будет плюсом: - Опыт в крипто или алготрейдинге - C++ (читать и оптимизировать) - Олимпиады, ICPC, Kaggle, ШАД, публикации - Потенциальный интерес к развитию команды

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

AI-разработчик Компания: Top Selection Обязательные требования - Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion) - Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine‑tune) существующих решений - Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX - Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн‑среде - Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация - Комплекс компетенций ML‑инженера с фокусом на самостоятельную реализацию алгоритмов - Уверенное владение языками программирования Python и C++ - Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели: например, механизм внимания или отдельный слой - Глубокое понимание внутренней логики работы моделей (не ограничиваясь использованием готовых методов вроде model.predict()) Задачи - Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением их автономной работы и защитой от внешних воздействий - Адаптация и оптимизация AI‑алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченного объёма вычислительных ресурсов и необходимости минимизировать энергопотребление

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior / Lead

Senior / ML Lead | Крипто-трейдинг | Офис - Сербия / удаленно Разрабатываем ML-модели и торговые стратегии на крипторынках. Небольшая команда (ВШЭ, Физтех, Сколтех, ШАД). В продакшене уже работает собственная ML-система — ищем человека, который возьмёт её на себя и будет развивать дальше. Компенсация - Уровень Senior: до $12 000 net + квартальный бонус. - Уровень ML Lead: до $12 000 net + процент от PnL (обсуждается индивидуально, от 4 до 10% PnL). Требования - Senior / ML Lead или очень сильный мидл с опытом в трейдинге. - Опыт разработки прибыльных ML-моделей или торговых стратегий. - Python + NumPy, numba, PyTorch / JAX. - Сильный математический бэкграунд. - Способность самостоятельно находить идеи и доводить их до результата. Будет плюсом - Опыт в крипто- или алготрейдинге. - C++ (на уровне чтения и оптимизации). - Олимпиады, ICPC, Kaggle, ШАД, публикации. - Потенциальный интерес к развитию команды.