Вакансии для ML-инженеров на Python
Вакансии для ML-инженеров на Python: подборка ролей, где в задачах или стеке указан Python. Можно найти работу в этом направлении и сразу смотреть…
Фильтр вакансий
Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3 лет)
Data Scientist в команду RecSys от 300 000 ₽ Удалённая работа 2ГИС — IT-компания, которая помогает людям жить в городе. Требования: - Опыт работы с рекомендательными системами от 2 лет. - Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3 лет). - Отличные знания Python, SQL, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек. - Владение одним из DL-фреймворков (torch/tensorflow/keras). - Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, А/Б-тестирование. - Опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review. - Опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.
Python-разработчик
Python-разработчик Компания: Лоция Миссия: Спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM). Стек: Python (FastAPI), AsyncIO, Postgres, Redis, Kafka, Qdrant, Pytest. Чем предстоит заниматься: - самостоятельная разработка функционала платформы на Python; - тестирование нового функционала; - самостоятельное участие в процессах и решение средних и сложных задач; - анализ ТЗ и согласование планов выполнения работ для текущих задач; - обнаружение дефектов и повышение качества программного продукта. Чего мы ждем от тебя: - опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком - от 4-х лет; - опыт разработки решений в монолитной и микросервисных архитектурах; - понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP-серверами; - опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных; - опыт работы с FastApi; - опыт работы с системами управления версиями GIT; - базовые знания и опыт работы с системами Continuous Integration; - проактивность при выполнении рабочих обязанностей; - развитые коммуникационные навыки. Будет огромным плюсом: - опыт разработки AI-агентов, использования протокола A2A.
Публикатор: Anatoliy Lavrenov
Системный администратор Linux Локация: Москва Занятость: Полная, гибридный формат Оформление: ТК РФ Компания: Федеральное Медико-биологическое агентство ЦСП ФМБА занимается научными исследованиями, связанными с геномом человека и анализом полученных данных. Группа разработки создает внутренние сервисы для автоматизации движения, обработки и распределенного хранения больших объемов данных. Требования - Опыт работы от 3-х лет в должности системного администратора в крупных компаниях с территориально-распределенной структурой - Высокий уровень системного администрирования и траблшутинга серверных операционных систем Linux (Ubuntu, Centos) - Виртуализация VMWare, Proxmox, KVM - Знания и практический опыт в области развертывания и обслуживания СУБД (Postgresql, mysql) - Опыт проектирования и развертывания Active Directory, понимание архитектуры и схемы - Опыт проектирования и развертывания кластерных сетевых служб DNS, DHCP (как Windows, так и Linux) - Знания технологий RAID - Опыт работы с сетевым оборудованием: DELL, MikroTik, Mellanox, HP; знание и понимание принципов работы сетей TCP/IP, маршрутизации, VLAN - Опыт работы с серверными платформами: Dell, Supermicro, IBM - Опыт внедрения и администрирования терминальных ферм, знание правил и принципов - Умение создавать клиентские и инфраструктурные сервисы с нуля - Знание основных протоколов передачи данных - Практические навыки написания скриптов (Bash, Python) - Практический опыт работы с Zabbix, написания триггеров - Наличие сертификатов приветствуется - Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения профессиональной литературы - Умение самостоятельно осваивать различные технические концепции - Будет плюсом: умение разворачивать Ceph (крупные инсталляции), настраивать производительность, иметь опыт в эксплуатации и обновлении Важно: - Законченное высшее образование - Гражданство РФ Задачи - Развертывание, настройка и поддержка инфраструктуры - Настройка и работа с виртуализацией - Взаимодействие с командой разработки по ключевым вопросам Условия - Работа в команде профессионалов на стыке передовых ИТ и науки. Мы работаем с Big Data и ML, у нас собственный корпоративный ЦОД - Возможность профессионального роста, обучение - График работы 5/2, гибрид, плавающее начало рабочего дня
MLOps (банк)
Публикатор: Nelly вакансия MLOps DevOps Python LLM AI MachineLearning Kubernetes Docker CICD PostgreSQL Мы создаем экосистему цифровых сотрудников на базе передовых открытых LLM/VLM-моделей. Наши ИИ-агенты автоматизируют ключевые операционные процессы, напрямую влияя на эффективность и конкурентное преимущество бизнеса наших заказчиков. Компания: Selecty Позиция: MLOps (банк) Уровень дохода: 250-340 к гросс Формат: оформление по ТК РФ Удаленка РФ чем предстоит заниматься: Ты станешь ключевым инженером, который превращает исследовательские прототипы в отказоустойчивую GenOps-фабрику цифровых агентов. Твои задачи: DevOps для AI: Проектирование и развитие самообслуживания CI/CD пайплайнов для внутреннего деплоя AI-агентов и мультиагентных систем. Инференс под управление: Развертывание и оптимизация LLM/VLM в процессе разработки (оптимизация памяти, формирование скорости) с использованием vLLM, Triton Inference Server, SGLang. Надёжность: Обеспечение высокой доступности сервисов, работа с масштабированием горизонтальных подов и управление состоянием агентов. Мониторинг 360°: Внедрение комплексного наблюдения: от стандартных метрик (CPU/GPU, задержка) до конкретных ML-метрик (качество генерации, дрейф данных, оценка тональности ответов). Обязательные требования Опыт вывода LLM-решений в прод. Уверенное владение Python и асинхронным программированием (asyncio). Уверенное владение Kubernetes (Helm, управление кластерами). Знание Gitlab CI, Jenkins и пр Понимание архитектуры RAG-систем, работы embedding-моделей и ранжирования. Умение оптимизировать инференс: квантизация, continuous batching, PagedAttention. Будет плюсом: опыт с графовыми БД и построением мультиагентных систем Технологический стек: Python, FastAPI, langchain/llamaindex/haystack k8s, docker, S3, postgres Опыт работы с векторными и графическими БД. Условия Оформление по ТК РФв в IT-аккредитованную компанию ДМС (включая стоматологию) Компенсация фитнеса Скидки на обучение английскому (Skyeng) Индексация заработной платы Современная техника IT-аккредитация компании
Вакансии в тестировании
Вакансии в тестировании. Инженер ручного тестирования в Bell Integrator. Нижний Новгород. Специалист по функциональному тестированию в Extyl. Москва. QA-инженер (AI/ML) в группу Rubytech. Москва. Инженер по автоматизации тестирования (Java) в Банк России. Казань. AQA engineer (Python) в YADRO. Можно удалённо. Москва. Санкт-Петербург. Нижний Новгород. Больше вакансий qualityassurance
Backend Developer (Middle/Senior) - Москва
Компания: ВкусВилл Backend Developer (Middle/Senior) — Москва Чем предстоит заниматься - Разрабатывать и поддерживать высоконагруженный бэкенд корпоративного портала на Python и FastAPI (async/await, dependency injection, middleware). - Проектировать схемы и работать с PostgreSQL (SQL) и MongoDB (NoSQL), а также с объектными хранилищами (S3). Интегрировать локальные LLM, работать с векторным хранилищем Qdrant и поисковым движком OpenSearch. - Настраивать инструменты наблюдаемости (OTEL, Jaeger, Prometheus, Grafana) для отладки распределённых систем. - Работать с Docker, Nginx, настраивать CI/CD пайплайны в GitLab. - Проектировать отказоустойчивые API, участвовать в Code Review, поддерживать высокий стандарт качества кода. Требования - Ключевой стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, MongoDB, AI/LLM, Qdrant. - Core: глубокое знание Python и фреймворка FastAPI: async/await, dependency injection, middleware. - Базы данных: опыт проектирования схем и работы с PostgreSQL, SQL и MongoDB NoSQL, знание объектных хранилищ S3. - AI & Search: опыт интеграции локальных LLM, работы с векторными хранилищами Qdrant и поисковыми движками OpenSearch. - Наблюдаемость: опыт настройки и использования инструментов мониторинга OTEL, Jaeger, Prometheus, Grafana для отладки распределённых систем. - DevOps: уверенная работа с Docker, Nginx, настройка CI/CD пайплайнов в GitLab. - Уровень: Middle от 3 лет, Senior от 5 лет; умение проектировать отказоустойчивые API.
Data Scientist, Логистика и операционные процессы
Data Scientist, Логистика и операционные процессы Компания: OZON Удаленная работа, уровень middle. Задачи - Анализировать опоздания и "плохо построенные" маршруты. - Писать промышленный код и выводить его в продакшн. - Общаться с заказчиком, формализовывать требования. - Креативить, предлагать новые идеи. Требования - Уверенное знание Python и стандартных DS библиотек. - Знание хотя бы одного диалекта SQL (предпочтительней PostgreSQL). - Знание основ ML и задач дискретной оптимизации. - Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки.
Вакансии прошедшей недели
Вакансии прошедшей недели Junior/Junior+ - Junior Python-разработчик (Технологические сервисы), Сбер (офис) - Младший Python разработчик, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными, OZON (удаленка) - Junior Python Developer [Маркетолог], МТС (офис) Middle/Middle+ - Data Scientist middle/senior, X5 Tech (офис) - ML-инженер (NLP, Авто.ру), Т-Банк (удаленка, офис) - Разработчик на Python, Яндекс (гибрид) Senior/Head - Python-разработчик, Иви (гибрид) - SDET / AQA Python, Arenadata (удаленка) - Ведущий Python-разработчик, Лига Цифровой Экономики (удаленка)
Senior ML Engineer — Demand Forecasting & Inventory Optimization
Senior ML Engineer — Demand Forecasting & Inventory Optimization Компания SMALL ищет хорошего специалиста на позицию Senior ML Engineer — Demand Forecasting & Inventory Optimization. Условия работы: - Полный рабочий день - Удалённая работа Требуемые навыки: - Уровень Senior - Python - SQL - PyTorch - ClickHouse - Apache Kafka - Apache Airflow - Kubernetes
Senior ML Engineer — Demand Forecasting & Inventory Optimization
Старший ML-инженер — прогнозирование спроса и оптимизация запасов SMALL — одна из крупнейших розничных сетей продуктовых магазинов в Казахстане. Мы управляем более чем 160 магазинами в 10 городах страны. Мы строим систему автозаказа, которая определяет, сколько товара необходимо заказать в каждый магазин. Ищем сильного ML-инженера, который возьмёт на себя техническое руководство проектом: работу с данными, постановку экспериментов, выбор моделей для продакшен-пайплайна, офлайн- и онлайн-оценку качества, управление автозаказом как продуктом. Чем предстоит заниматься - Формировать roadmap ML-экспериментов и самостоятельно выбирать наиболее перспективные направления. - Исследовать подходы к прогнозированию сезонного, нерегулярного и прерывистого спроса. - Работать с промо, календарными эффектами, новыми SKU, дефицитом истории и спросом, цензурированным спросом и восстановлением lost sales при отсутствии товара. - Проводить ABC/XYZ-анализ. - Развивать rolling-origin backtesting и методологию сравнения моделей без временных утечек. - Оценивать решения не только по forecast-метрикам, но и по бизнес-результатам: out-of-stock, fill rate, оборачиваемости и объёму избыточного запаса. - Улучшать преобразование прогноза в заказ с учётом графика поставок, остатка, lead time и ограничений поставщика. - Развивать продакшен ML-пайплайн: качество данных, воспроизводимость экспериментов, мониторинг моделей и диагностику деградаций. - Взаимодействовать с командами Data Engineering, инфраструктуры и бизнеса, превращая неопределённые задачи в проверяемые гипотезы и работающие решения. - Определять техническую архитектуру ML-части системы и стандарты разработки: от подготовки выборок и экспериментов до деплоя и мониторинга. Что для нас важно - Сильный практический опыт в машинном обучении и опыт эксплуатации моделей в production. - Опыт решения задач прогнозирования временных рядов: корректная временная валидация, сезонность, cold start, sparse или intermittent demand. - Хорошее понимание того, как выбирать метрики и дизайн эксперимента под бизнес-задачу, а не оптимизировать одну офлайн-метрику. - Уверенные Python и SQL. - Умение разбираться в данных, находить смещения и утечки, проверять качество источников. - Способность самостоятельно формулировать план работы, принимать технические решения и доводить изменения до production. - Готовность объяснять результаты и компромиссы как инженерам, так и бизнесу. - Дисциплинированный опыт AI-assisted development: умение ускорять работу с помощью coding agents, не перекладывая на них ответственность за корректность решений, качество кода и безопасность данных. Будет большим плюсом - Опыт в grocery retail, e-commerce, supply chain или inventory replenishment. - Опыт построения глобальных моделей на большом количестве связанных временных рядов. - Понимание retail-специфики: промо, каннибализация, out-of-stock, цензура спроса, ассортиментные изменения, новые магазины и SKU. - Знание основ inventory optimization: safety stock, service level, lead time, order multiple, lost sales. - Опыт проведения онлайн-экспериментов или пилотов, где прогноз влияет на реальные операционные решения. - Опыт с CatBoost, PyTorch, ClickHouse, Kafka, Airflow, SLURM или Kubernetes. Наш текущий контур Масштаб задачи: - несколько миллионов SKU × store комбинаций каждый день - ежедневный и внутридневной расчет - прогнозирование на разные горизонты — от нескольких дней до нескольких недель - несколько лет истории в данных Сейчас в проекте есть: - модель прогнозирования спроса на основе градиентного бустинга - фреймворк для rolling-origin backtesting - интеграции с ClickHouse, Kafka, Airflow, Slurm, Kubernetes - продакшен-пайплайн с платформенным мониторингом и наблюдаемостью То есть задача не «сделать первую модель с нуля». Система уже работает в production в пилотном режиме и используется для формирования заказов на все SKU и магазины. Куда мы хотим прийти: - Повысить доступность товаров, одновременно снижая избыточный запас и списания. - Расширить систему с контура «распределительный центр → магазин» на заказы «поставщик → распределительный центр» и другие supply-chain сценарии. - Корректно учитывать неопределённость спроса и целевой service level, выбирая квантили прогноза с учётом стоимости дефицита и избыточного запаса. - Построить устойчивый процесс экспериментов и внедрения изменений с измеримым бизнес-эффектом. Что мы предлагаем - Реальный end-to-end ownership: возможность влиять на постановку задачи, данные, модели, backtesting, production и бизнес-метрики. - Доступ к вычислительному кластеру из 8 нод, каждая — 128 CPU, 2 TB RAM и 8×NVIDIA H200. Мы не требуем использовать deep learning там, где он не нужен, но инфраструктура позволяет проверять вычислительно сложные подходы без искусственных ограничений. - Возможность удаленной работы или в офисе в Алматы или Астане.
Python разработчик цифровых продуктов
Компания Мегафон Название вакансии Python разработчик цифровых продуктов Локация и формат работы Москва, офис Задачи - Разрабатывать сервисы под NLP и LLM - Разрабатывать AI-тренажеры, работа с RAG, интеграция с голосовым движком (ASR/TTS) - Проводить PoC по новым инициативам - Проводить code review Требования - Уверенные знания Python - Стек: FastAPI, asyncio, PostgreSQL, Redis, Docker/Kubernetes - Опыт работы с RAG, векторными БД (Milvus, Chroma) - Умение писать тесты (pytest) и проектировать отказоустойчивые API - Опыт разработки телеграм и макс ботов (библиотеки maxapi, aiogram) - Опыт работы с ASR/TTS - Знание инфраструктуры ML (Triton Inference Server, локальные LLM) - Опыт проектирования или работы с AI платформами - Опыт работы в кросс-функциональных командах с DS и DevOps
AI Software Engineer (DaVinci)
вакансия ai AI Software Engineer (DaVinci) At Syberry, we believe that great software starts with a simple principle: being a strategic partner who helps clients achieve their goals. We are a global team that builds custom software for industries ranging from finance to healthcare. Our mission is to raise the bar for the entire software industry; that's why we invest in strong engineering practices, automation, and clear processes to make our work predictable, efficient, and meaningful. Join us as an AI Software Engineer to drive cutting-edge solutions while growing in a collaborative, forward-thinking environment. The Project DaVinci works as a product team that is the company’s engineering and delivery environment. In this sense, our service is our product - the way we support teams, design processes, and build tools is itself the value we deliver. Everything we do is aimed at helping teams work more effectively and deliver stronger results to clients. The key mission of the DaVinci product is to systematically enhance how the company operates by transforming processes, implementing modern technologies, and increasing overall team efficiency. At its core, DaVinci focuses on driving meaningful behavioral change across teams and individuals within the organization. Rather than simply building tools or defining processes, the team ensures that these solutions fundamentally reshape employees’ day-to-day work and deliver measurable, tangible improvements. We’re shipping a practical AI agent that automates key recruiting workflows - planning tasks and executing permitted actions via APIs, so teams spend less time on manual data entry and status-chasing, and more time with candidates. After that, we plan to expand the process for the other company's parts. Responsibilities - Design architecture of AI agent and it's interaction with other software components. - Design and ship AI features end-to-end: prompt logic, tool / function schemas, input / output validation, and integration with APIs / services. - Build reliable evaluation pipelines (golden sets, automatic metrics, human review loops) and run experiments to improve quality, cost, and latency. - Add observability: telemetry for prompts / versions, error taxonomies, and drift detection. - Collaborate with backend teams to define clear data contracts and stable interfaces. - Write concise design docs. Requirements - 3+ years in software engineering - Backend engineering experience with any stack (Python, Java, Node.js, .Net) - English level B1+ - Experience shipping LLM-powered systems at scale, including system design and setting engineering standards Компания: Syberry CIS Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Старший бэкенд-разработчик в команду Quality
Старший бэкенд-разработчик в команду Quality Компания: Авито Формат работы: удалёнка Задачи - Построить единую платформу для работы AI-агентов в рамках кластера — от концепции до внедрения - Разработать инструменты наблюдаемости, оценки качества и проводить исследования, чтобы понимать, какие подходы, фреймворки и технологии работают в реальных сценариях - Внедрять архитектурные решения для ключевых инициатив в области GenAI, обеспечивая масштабируемость, надёжность и эффективность Требования - Опыт разработки на Python/Go - Глубокое понимание ограничений LLM: контекстные окна, галлюцинации, задержки и стоимость — и умение проектировать решения с учётом этих факторов - Опыт построения RAG-пайплайнов на realtime данных - Понимание архитектурных выборов: когда использовать harness, а когда — framework (Claude Code, Dify, n8n и др.), и как правильно подбирать модель под задачу - Умение считать token economics: оптимизировать маршрутизацию моделей, кешировать промпты, оценивать ROI on-prem решений - Опыт проведения бенчмаркинга AI-агентов с помощью precision/recall, LLM-as-judge и A/B-тестов на production-данных - Способность автономно вести квартальные проекты «под ключ» — от постановки цели до сдачи результата
Data Scientist, Логистика и операционные процессы
Data Scientist, Логистика и операционные процессы Компания: OZON Формат: удаленная работа Уровень: middle Задачи - Анализировать опоздания и «плохо построенные» маршруты. - Писать промышленный код и выводить его в продакшн. - Общаться с заказчиком, формализовывать требования. - Креативить, предлагать новые идеи. Требования - Уверенное знание Python и стандартных библиотек для Data Science. - Знание хотя бы одного диалекта SQL (предпочтительно PostgreSQL). - Знание основ машинного обучения и задач дискретной оптимизации. - Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки.
Python-developer / AI developer в Sance.AI
Python-developer / AI developer в Sance.AI Локация: удаленка Зарплата: 120 000 – 150 000 ₽ Опыт работы: от 1.5 лет О компании - Sance.AI — платформа ИИ-автоматизаций воронки продаж и поддержки для корпоративных заказчиков. - Призёры Yandex AI Startup Lab и Conversation AI. - Наш сайт с техническим описанием продукта. Задачи - Работать над повышением стабильности и улучшением производительности платформы - Сопровождать клиентские запуски совместно с клиентским менеджером и заказчиком - Разрабатывать новые интеграции и дорабатывать функционал - Создавать и настраивать автоматизации на платформе - Разбирать тикеты и фиксить баги Требования - Хорошее знание современного Python (фреймворки не принципиальны) - Опыт разработки функционала, связанного с LLM: знакомство с OpenAI API, принципами составления промптов, tool calling, prompt caching, RAG и прочим - Умение использовать ИИ в работе: составлять требования, проверять, тестировать, а не просто делать одиночные запросы - Опыт работы с API и интеграциями в основных российских CRM (AmoCRM, Bitrix24 и подобных) - Проактивность, готовность продолжать учиться новому и внедрять лучшие практики в работу Будет плюсом - Наличие pet-проектов, связанных с LLM/AI - Хорошее знание SQL и PostgreSQL / Clickhouse - Техническое образование - Опыт работы в небольших командах / стартапах Условия - Работа в быстрорастущем стартапе, что подразумевает максимально разнообразные задачи и быстрый рост.
Работа с большими зарплатами от 300К
Работа с большими зарплатами от 300К. 1С разработчик в Top Selection. Можно удаленно. 336 000 — 370 000 ₽. C/.NET-разработчик в Метеор-ИТ. Можно удаленно. 300 000 — 350 000 ₽. Data scientist в Top Selection. Можно удаленно. 300 000 — 320 000 ₽. Backend developer (Python, Django) with DevOps experience (AWS) в OrangeUni. Можно удаленно. 3000 — 4000 $. Ruby developer (FinTech / Payments) в AUROSPACE Holding. Можно удаленно. 5000 — 15 000 $. Больше вакансий highestsalary
Python developer [Trust & Safety]
Python developer [Trust & Safety] Компания: Wildberries Формат работы: удаленка Обязанности - Разрабатывать микросервисы и пайплайны обработки данных на Python. - Внедрять разрабатываемые DS специалистами ML-модели в продукты команды (продуктивизация). - Создавать отказоустойчивые интеграции с внешними и внутренними провайдерами данных. - Покрывать код тестами, метриками и создавать технические дэшборды. - Следовать единым подходам к созданию сервисов и обеспечению их наблюдаемости (observability). - Выстраивать процессы взаимодействия ML и Dev части команды для уменьшения TTM. Требования - Имеете опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет. - Опытны в создании веб-сервисов (FastAPI). - Знаете основы ООП, SOLID, шаблоны проектирования, умеете писать чистый, поддерживаемый код. - Понимаете принципы CI/CD и имеете практический опыт работы с Gitlab CI/CD. - Имеете опыт работы с K8s для развёртывания приложений.
Python-разработчик в команду запуска внутренних AI-сервисов
Python-разработчик в команду запуска внутренних AI-сервисов Удалённая работа, уровень Middle/Senior Компания: Т-Банк Обязанности - Запускать и развивать сервисы, которые основаны на ML-моделях и LLM. - Работать над проектами от идеи до продакшена: анализировать потребности, проектировать архитектуру, разрабатывать и внедрять проекты. - Интегрировать модели в удобные для сотрудников интерфейсы. - Вместе с командой влиять на технические решения и стандарты, внедрять лучшие практики. Требования - Опыт работы с Python 3. - Умение работать с FastAPI и базами данных (PostgreSQL), контейнерами в Docker и кластерами Kubernetes. - Навык написания тестов на Pytest. - Интерес к погружению в мир ML. - Самостоятельность и готовность нести ответственность за проект.
Должность: Ведущий разработчик Java
Область и стек Бэкенд Должность Ведущий разработчик Java Компания BellIntegrator Зарплатная вилка от 400к Формат работы Удаленка Страна работы РФ Требования - Senior Java разработчик с опытом (можно в личных проектах) работы с LLM - Понимание того, что такое Embedding, как конструируется и используется RAG - Понимание того, что такое агенты и как они реализуются. Что такое tools и MCP - Будет плюсом опыт использования Spring AI и использования Python (на любом уровне) - Высшее образование в области ИТ (или опыт работы в ИТ сфере от 6 лет) и опыт работы программистом от 4 лет в компании уровня Enterprise - Свободное владение Java 15+ и/или Kotlin, Spring Framework, SQL - Знание и опыт применения шаблонов проектирования ПО и интеграции систем - Опыт создания приложений, функционирующих в микросервисной архитектуре - SQL (написание и оптимизация запросов), использование ORM Hibernate (миграции Liquibase) - Отличное понимание и опыт реализации взаимодействия приложений, построенного на основе REST, GRPC, JSON-RPC, Kafka - Опыт работы с кэшами, в том числе распределёнными - Опыт работы с алгоритмами шифрования, ЭП, Сертификатами - Опыт организации интеграционного тестирования и тестирования на моках Дополнительные требования - Опыт выполнения функции архитектора приложения - Опыт использования Docker, понимание работы Kubernetes - Знание принципов работы Istio и опыт использования OpenShift - Опыт работы по Agile/Scrum методологии Обязанности - Участие в создании отказоустойчивых систем - Анализ кодовой базы, ревью пул-реквестов, контроль программного дизайна - Экспертная оценка плановой трудоемкости задач Условия - Конкурентоспособная заработная плата - Корпоративное обучение и сертификация в технических и бизнес областях - Корпоративные развлекательные программы - Возможность работать удаленно на территории РФ
AI-разработчик
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
Middle Rust-разработчик
вакансия rust Middle Rust-разработчик О компании Мы - та самая компания, которая научилась бороться с пробками с помощью искусственного интеллекта. Помогаем делать «умными» дороги, светофоры, транспорт, инфраструктуру. Наши решения уже установлены в нескольких регионах России и объем проектов и задач постоянно растет. Работаем небольшой командой разработчиков и ML-инженеров, поэтому нацелены на повышение качественной отдачи от разработки через автоматизацию и тесты. У нас постоянно идет работа как над совершенно новыми продуктами, так и над повышением качества легаси систем и покрытия их тестами. Если что-то непонятно, но хочется выучить, то научим. Что предстоит делать: Rust-инженер работает над флагманскими Edge-продуктами (те, которые разворачиваются на одноплатниках рядом с камерой) и над системой управления светофорами. Предстоят имплементация новых фичей и глубокая оптимизация, чтобы упихнуть наши решения на очень маленькие компьютеры.Rust используется во всех наших продуктах и прикладных инструментах; делаем упор на надежность и скорость. Минимум низкоуровневого кода и unsafe Rust. Без крипты. Требования к кандидату: - опыт разработки на Rust более 1 года (обязательно) - Понимание системы типов и основных паттернов в языке - Знание особенностей асинхронного и многопоточного программирования - Основы функционального программирования - Понимание принципов интеграционного и юнит-тестирования - Владение трейтами на уровне “бох” Дополнительно приветствуем: - Понимание работы компьютерных сетей и операционных систем - Навыки построения безопасных интерфейсов - Умение и желание писать простой и понятный код - Стремление к автоматизации и упрощению жизни для себя и коллег - Аргументация принятых решений в виде MD файликов или иной документации Приятным плюсом будет: - Опыт коммерческой разработки на Python - Умение работать с Nix Flakes - Желание работать с железками Что мы предлагаем: - Официальное трудоустройство в соответствии с Трудовым кодексом РФ; - Гибридный график работы 5 / 2 с гибким началом дня; - IT-аккредитация - ДМС - Можно работать на полной удалёнке, из офиса или совмещать - Комфортный офис в Иннополисе, оснащенный кофемашиной и зоной отдыха - Коворкинг в Казани в IT парке им. Рамеева - Компенсируем аренду жилья в Иннополисе после года работы - Покупаем недостающее оборудование по запросу - Дружелюбная и слаженная команда специалистов - Отсутствие микроменеджмента и атмосфера доверия - Минимум бесполезных встреч и совещаний - Свобода принимать решения и ответственность за их последствия - Гарантированное место за столом в Вальгалле после испытательного срока - Уровень заработной платы определяется по результатам собеседования исходя из опыта работы. Компания: ООО Интеллектуальная видеоаналитика Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Team Lead / Principal ML Engineer
Компания: Авиасейлс Тимлид / Ведущий ML-инженер Формат работы: удаленная работа Обязательные требования - 5+ лет в ML/DS — выкатывал модели в прод и понимаешь, что это значит на практике - Уверенный Python: ООП, типизация, тесты - Классический ML: бустинги, валидация, понимание, где нейросеть избыточна, а где достаточно градиентного бустинга - Опыт с текстовыми нейросетевыми моделями: BERT-подобные трансформеры, LLM API, промпт-инжиниринг, eval-сеты - Практический опыт MLOps: пайплайны данных, оркестрация (Airflow, Kubeflow или аналоги), трекинг экспериментов - Инфраструктурный бэкграунд: Docker, CI/CD, Kubernetes, логирование и мониторинг — понимаешь, как устроены высоконагруженные сервисы, а не только модели внутри них - Умение мыслить P&L: переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в конверсии и деньги, защищать технические решения перед бизнесом финансовыми аргументами - Опыт менторства или лидерства — и тебе это нравится Будет плюсом - Понимание Go или опыт с Go-сервисами: бэкенд компании на Go, без этого контекста часть архитектурных решений будет непрозрачной - ClickHouse, Kafka, PostgreSQL - Опыт в highload: проектирование систем под миллионы запросов - Опыт миграции или выпила сервисов из монолита — понимаешь цену архитектурных решений на масштабе
ML-инженер (NLP, Авто.ру)
ML-инженер (NLP, Авто.ру) Компания Т-Банк Формат работы и уровень Удалённая работа или офис, middle/senior Обязанности - Разрабатывать и обучать модели машинного обучения, включая генераторы кандидатов - Улучшать модели оценки стоимости автомобилей - Разрабатывать решения для антифрода и модерации контента - Подготавливать и трансформировать данные для обучения и продакшена моделей - Упаковывать модели в сервисы и внедрять их в продакшен Требования - Опыт оркестрации ML‑пайплайнов с помощью Airflow или Luigi - Умение программировать на Python или C++ - Умение работать с SQL и NoSQL для подготовки и трансформации данных - Умение разворачивать решения в виде микросервисов с использованием FastAPI, gRPC или Docker - Хорошие теоретические знания в области машинного обучения - Понимание устройства и принципов работы одного из ML‑фреймворков или библиотек, например CatBoost или PyTorch
DevOps-инженер
DevOps-инженер О компании: Группа Компаний «Фурштат Поволжье Групп» (ломбардный бизнес, ювелирный ритейл, недвижимость). Локация: Санкт-Петербург, станция метро «Площадь Восстания». Формат работы: гибридный (офис и удалёнка), обязательно нахождение в Санкт-Петербурге. Доступ к мощному железу (GPU NVIDIA). Занятость: полная. Зарплата: - Оплата фиксированная за этапы или проектная. - Бюджет от 300 000 руб. за реализацию базовой инфраструктуры. - Поэтапная оплата за каждый внедрённый модуль (IaC, RAG, Data Pipeline, n8n). - Уровень Middle+: 200 000 — 280 000 руб. - Уровень Senior/Architect: 300 000 — 400 000+ руб. Особенности найма: работа строго с ИП или самозанятыми, обязательное подписание NDA. Задачи - AI & RAG: развертывание локальных моделей (Ollama, vLLM), настройка векторных БД (Qdrant/Milvus), интеграция «тяжёлых» моделей для обучения локальных. - Data Pipeline: настройка пайплайнов для OCR (распознавание документов), очистки данных и векторизации. - Integration: настройка n8n, автоматизация взаимодействия с клиентами. - Security: обеспечение сетевой безопасности. Требования - Опыт работы DevOps/System Architect от 3 лет. - Уверенный стек: Linux, Docker, Python. - Практический опыт работы с LLM (развертывание, квантование, RAG). - Понимание того, как работают API.
AI / ML Backend Developer (Python)
вакансия ai AI / ML Backend Developer (Python) Компании-разработчику программного обеспечения систем управления очередью, систем анкетирования, Digital Signage и других продуктов "Максима Прайдекс" требуется AI / ML Python Developer. Направление Machine Learning у нас активно развивается и уже интегрировано в ключевые продукты компании. Мы реализовали ИИ-терминалы с голосовым вводом и компьютерным зрением, а также внедрили корпоративную RAG-систему. Сейчас мы ищем специалиста, который возьмет на себя развитие наших ИИ-сервисов, создание сложных пайплайнов обработки данных и построение систем умной аналитики. ООО "МТГ. Бизнес-решения" является одним из лидеров рынка (нам доверяют ПСБ, Камкомбанк, ЗЕНИТ, Альфастрахование, СОГАЗ, ФНС, МФЦ, Аптеки "Столички" и множество других компаний). Суть работы (ваши задачи): - Audio Processing Pipeline: Доработка и масштабирование системы анализа аудио (диаризация спикеров → распознавание речи → NLP-модуль проверки на нежелательные слова). - LLM & RAG: Разработка комплексной RAG-системы на основе нашего портала в Битрикс (интеллектуальный поиск по истории чатов, прикрепленным файлам, регламентам и профилям сотрудников). - Smart Analytics: Создание системы рекомендательной и предиктивной аналитики на основе статистики с наших терминалов в банковских отделениях (алгоритмы оптимизации работы операторов и распределения услуг). - Интеграция ML-моделей в production-среду, обеспечение их быстрой и стабильной работы. От кандидата мы ожидаем: - Уверенное владение Python и опыт коммерческой разработки (от года) - NLP / LLM: Практический опыт построения RAG-систем, понимание принципов работы векторного поиска и эмбеддингов (включая легковесные in-memory решения). - Speech-to-Text: Опыт работы с технологиями распознавания речи (например, Vosk, Whisper) и системами диаризации. - Backend & Инфраструктура: Опыт использования Docker для контейнеризации сервисов, оборачивания моделей в API (FastAPI) и архитектурного проектирования асинхронной обработки тяжелых ML-запросов. - Data Science / Аналитика: Уверенное владение Pandas, NumPy и базовыми алгоритмами машинного обучения для построения аналитических прогнозов и оптимизации бизнес-процессов. - Знание английского на уровне свободного чтения технической документации. Будет плюсом: - Apache Airflow - Celery Мы предлагаем: - Аккредитованная ИТ-компания - Работа в офисе рядом со ст. м. Стахановская. Удобный доступ на автобусе, метро, электричке или МЦК. - График с 9:00 до 18:00 (можно согл Компания: МТГ. Бизнес-решения Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
ML Engineer в «Максима Прайдекс
ML Engineer в «Максима Прайдекс» Мы создаем системы управления очередью для крупных клиентов (ПСБ, ФНС, МФЦ). Ищем специалиста для развития ИИ-сервисов, создания пайплайнов обработки данных и умной аналитики. Что предстоит делать - Audio Processing: развитие пайплайна (диаризация спикеров -> распознавание речи -> NLP-модерация). - LLM & RAG: разработка корпоративной RAG-системы (поиск по истории чатов, файлам и регламентам). - Smart Analytics: предиктивная аналитика для банковских терминалов (оптимизация работы операторов). - Production: интеграция ML-моделей и обеспечение их стабильной работы. Что мы ожидаем - Опыт: коммерческая разработка на Python от 1 года. - Backend & Инфраструктура: уверенное использование Docker, создание API на FastAPI, проектирование асинхронной обработки тяжелых ML-запросов. - NLP / LLM: практический опыт построения RAG, векторный поиск и эмбеддинги, LangChain. - Speech-to-Text: работа с распознаванием речи (Vosk, Whisper, GigaAM) и диаризацией. - Data Science: PyTorch, Pandas, NumPy, базовые алгоритмы и метрики ML. - Английский: от B1 (свободное чтение документации). Будет плюсом - Apache Airflow - Celery Мы предлагаем - Аккредитованная ИТ-компания. - Оформление по ТК РФ - Заработная плата 120 000 руб. после вычета налогов, полностью официальная, периодическая индексация. - Офис у м. Стахановская / Гибридный формат после испытательного срока. - Удобный график (базово 9:00–18:00, можно согласовать свой).
ML Engineer в «Максима Прайдекс
ML Engineer в Максима Прайдекс Мы создаем системы управления очередью для крупных клиентов (ПСБ, ФНС, МФЦ). Ищем специалиста для развития ИИ-сервисов, создания пайплайнов обработки данных и умной аналитики. Обязанности - Audio Processing: развитие пайплайна (диаризация спикеров -> распознавание речи -> NLP-модерация) - LLM & RAG: разработка корпоративной RAG-системы (поиск по истории чатов, файлам и регламентам) - Smart Analytics: предиктивная аналитика для банковских терминалов (оптимизация работы операторов) - Production: интеграция ML-моделей и обеспечение их стабильной работы Требования - Опыт: коммерческая разработка на Python от 1 года - Backend & Инфраструктура: уверенное использование Docker, создание API на FastAPI, проектирование асинхронной обработки тяжелых ML-запросов - NLP / LLM: практический опыт построения RAG, векторный поиск и эмбеддинги, LangChain - Speech-to-Text: работа с распознаванием речи (Vosk, Whisper, GigaAM) и диаризацией - Data Science: PyTorch, Pandas, NumPy, базовые алгоритмы и метрики ML - Английский: от B1 (свободное чтение документации) Будет плюсом - Apache Airflow - Celery Условия - Аккредитованная ИТ-компания - Оформление по ТК РФ - Заработная плата 120 000 руб. после вычета налогов, полностью официальная, периодическая индексация - Офис у м. Стахановская / Гибридный формат после испытательного срока - Удобный график (базово 9:00–18:00, можно согласовать свой)
Data Scientist middle/senior
Data Scientist middle/senior Москва Компания: X5 Tech офис middle senior Обязанности - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество прогноза - Заниматься аналитикой и проверкой гипотез - Развивать инструменты для проведения A/B тестов - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Требования - Знание Python (Scala/Java могут оказаться плюсом) - Знание классических алгоритмов и структур данных - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком (кандидаты уровня middle должны понимать, как выглядит план запросов и что происходит "под капотом") - A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов) - Опыт работы с (docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow) - Наличие опыта вывода разработанных решений в прод
Lead/Senior Python Developer
Ведущий/Старший Python разработчик Компания: Сбер Обязанности - Разработка сервисов и библиотек для AI агентов - Поддержка и развитие существующих сервисов - Проектирование детальной архитектуры и API для новых сервисов - Интеграция продуктов компании с партнерами - Контроль за качеством и отказоустойчивостью Требования - Высшее оконченное образование - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет - Опыт управления командой от 2 лет - Владение инструментами контроля версий (Git), знание паттернов и антипаттернов разработки (SOLID, ООП) - Опыт работы с фреймворками fastapi, asyncpg, aiopg и написания тестов с использованием pytest - Практический опыт проведения code-review, а также работы с PostgreSQL (написание запросов, работа с индексами и транзакциями) - Понимание общих принципов работы LLM (модальность, токены, температура, галлюцинации) и архитектуры RAG, опыт работы с LangChain/LangGraph, Prompt engineering и Tool calling - Знание протоколов взаимодействия между агентами
Data Scientist middle/senior
Data Scientist middle/senior Компания: X5 Tech Москва Обязанности - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество прогноза - Заниматься аналитикой и проверкой гипотез - Развивать инструменты для проведения A/B тестов - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Требования - Знание Python (Scala/Java могут оказаться плюсом) - Знание классических алгоритмов и структур данных - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком (кандидаты уровня middle должны понимать, как выглядит план запросов и что происходит "под капотом") - A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов) - Опыт работы с (docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow) - Наличие опыта вывода разработанных решений в прод