циан

Руководитель ML/AI-платформы

Привет, мы растем, меняемся и развиваемся.

циан

Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Привет, мы растем, меняемся и развиваемся.

У нас открылась вакансия "Руководителя ML/AI-платформы" https://lnkd.in/egqZq2VH

Если Вам или вашим друзьям интересна данная вакансия - приходите!)

P.S.

Так же можно написать Алине Дмитренко (HR) в TG: @DANAlina95

Похожие вакансии Data Science & ML

Соц.сети

Старший разработчик LLM Inference Optimization

Зарплата не указанаРоссияМосква

Старший разработчик в команду LLM Inference Optimization в ••••••••

Наша команда развивает направление оптимизации инференса LLM на GPU ••••••••. Мы повышаем эффективность использования оборудования и помогаем продуктовым командам запускать модели с учётом профиля нагрузки, качества и метрик производительности.

Что предстоит делать:
— проводить нагрузочное тестирование моделей по запросам продуктовых команд и оптимизировать их под конкретные сценарии использования;
— развивать методику оценки производительности LLM на нашем оборудовании: бенчмарки, инструменты и мониторинг;
— регулярно замерять производительность, отслеживать выход новых моделей и поддерживать таблицу результатов;
— тестировать новые GPU и сопровождать их настройку вместе с командами инфраструктуры и платформы инференса;
— масштабировать оптимизации на весь парк моделей: спекулятивное декодирование, мульти-LoRA, распределённый инференс, переход на новые инференс-бэкенды;
— доводить изменения до продакшена по циклу - профилировать, оптимизировать, тестировать, внедрять при подтверждённых метриках;
— запускать LLM-модели с использованием платформы инференса.

Кого мы ищем:
— оптимизировали LLM-модели с учётом профиля нагрузки;
— работали с инференс-фреймворками LLM: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и другими, запускали и настраивали их, подбирали параметры;
— знаете, как устроен LLM-инференс, и понимаете методы оптимизации: prefill и decode, KV-кеш, batching, спекулятивное декодирование, квантизация;
— знаете принципы работы GPU: память, пропускная способность, утилизация, NVLink, конфигурации с несколькими GPU;
— профилировали GPU и работали с инструментами для мониторинга;
— проводили нагрузочное тестирование и бенчмаркинг LLM-моделей: latency, TTFT, TPOT, throughput, и тд, умеете корректно сравнивать результаты и делать выводы;
— работали с Docker, Kubernetes, метриками и дашбордами Prometheus, Grafana;
— готовы внедрять изменения в продакшен, поддерживать их и объяснять результат продуктовым командам.

Будет плюсом
— писали или оптимизировали CUDA-кернелы, понимаете SIMT и архитектуру GPU NVIDIA;
— внедряли спекулятивное декодирование, мульти-LoRA-сервинг или распределённый инференс;
— работали с роутингом и балансировкой с учётом KV-кеша: llm-d, NVIDIA Dynamo, Mooncake или аналогами;
— знаете C++ или Go;
— следите за статьями и проектами с открытым исходным кодом по ускорению инференса и быстро проверяете идеи на практике.

Условия сотрудничества:
— Москва
— расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование;
— сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких;
— корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение;
— спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы ••••••••: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование;
— компенсация питания;
— инженерная свобода для реализации масштабных задач;
— продуктовый подход к инфраструктуре, который базируется на метриках;
— сильное инженерное комьюнити, готовое поддержать и поделиться опытом;
— эффективные инструменты для роста и развития: матрица компетенций, внутреннее обучение, менторство и обмен опытом.

Как откликнуться:
— ••••••••

Лучшие вакансии от работодателей мечты на ••••••••
••••••••

hh.ru
x5 tech

Middle/Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys

x5 techАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

X5 – ведущая российская продуктовая розничная компания, которая управляет магазинами нескольких торговых сетей: магазинами «у дома» «Пятёрочка», супермаркетами «Перекрёсток» и «жёсткими» дискаунтерами «Чижик». X5 занимает лидирующие позиции в e-commerce, цифровые бизнесы компании включают 5Post и X5 Digital.
Под управлением X5 находится более 30 тыс. магазинов (Пятерочка, Перекресток, Чижик), а также более 5 тыс. точек подключённых к программе франчайзинга под брендом «ОКОЛО».
X5 является одним из крупнейших российских работодателей. На сегодняшний день в компании работают 375 тыс. сотрудников. По итогам 2025 года Х5 вошла в топ-3 рейтинга лучших работодателей России по версии HeadHunter.

X5 Tech - IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты.

Мы команда, которая работает над задачами поиска и рекомендательных систем в компании.

Команде предстоит создавать модели по требованиям от внутренних бизнес-заказчиков, определять метрики и критерии успеха, обеспечивать жизненный цикл моделей. Глобальная задача для команды - повысить качество работы рекомендательных систем во всех бизнесах X5.

Чем предстоит заниматься:

  • Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды;
  • Строить модели машинного обучения, улучшать качество;
  • Писать код, проводить code-review;
  • Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов.

Что ждем от кандидата:

  • Знание Python;
  • Опыт работы в рекомендательных системах/поиске;
  • Опыт работы в роли mle/ds от 5ти лет;
  • Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;
  • Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком;
  • Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow;
  • Наличие опыта вывода разработанных решений в прод.

Мы предлагаем:

  • Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы;
  • Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники». Офис БЦ Оазис
  • Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);
  • Возможность работать удалённо или в гибридном формате;
  • Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья;
  • Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое;
  • Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов;
  • Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops;
  • Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge.

Присоединяйся к команде X5 Tech, чтобы создавать будущее ритейла вместе с нами!

Эта вакансия также есть на:Getmatch
Сайты компаний
vk

Инженер машинного обучения

vkАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Мы — команда, которая строит и развивает LLM-агентов для поддержки пользователей и внутренних бизнес-процессов. Делаем решения под ключ: от прототипов и экспериментов до промышленных сервисов с мониторингом качества, метриками и стабильной эксплуатацией.

Работаем на стыке ML/LLM и backend-разработки: проектируем пайплайны, интегрируемся с продуктами и инфраструктурой, строим RAG-системы и агентные сценарии, измеряем качество (precision/recall/F1, macro-F1), ведём эксперименты и улучшаем модели на данных. Используем Python, LangGraph/LangChain-подходы, Langfuse для наблюдаемости, Git и внутренние платформы хранения/обработки данных (в том числе YTsaurus), а также очереди и хранилища (Kafka/Redis).

Задачи

  • Разрабатывать и развивать LLM-агентов: сценарии, инструменты (tools), оркестрацию, память, маршрутизацию, обработку ошибок и fallback-логики
  • Проектировать и внедрять RAG: индексация, эмбеддинги, ретриверы, ранжирование, чанкинг, оценка качества поиска и ответа
  • Интегрировать агентные решения в прод: сервисы, API, взаимодействие с Kafka/Redis и другими компонентами инфраструктуры
  • Настраивать наблюдаемость и контроль качества: логирование/трейсинг, Langfuse, дашборды, алерты, анализ деградаций
  • Проводить офлайн/онлайн-оценку качества: считать precision/recall/F1/F1-macro, строить датасеты, проводить A/B или квазиэксперименты, формулировать гипотезы улучшений
  • Участвовать в улучшении пайплайнов данных и экспериментов: подготовка данных, разметка/валидация, хранение и воспроизводимость
  • Писать поддерживаемый код: ревью, тесты, документация, CI/CD, участие в архитектурных решениях

Требования

  • Уверенный Python (проектирование модулей, типизация, тестирование, работа с API/сервисами)
  • Практический опыт работы с LLM/agentic-подходами: промптинг, tool calling, цепочки/графы, управление контекстом, обработка галлюцинаций и ограничений моделей
  • Понимание и опыт оценки качества: precision/recall/F1, macro-F1, построение датасетов и интерпретация метрик
  • Опыт построения или внедрения RAG (retrieval, embeddings, индексация, ранжирование, чанкинг, оценка retrieval-качества)
  • Опыт разработки и эксплуатации сервисов: REST/gRPC, асинхронность, логирование, мониторинг, работа с Git
  • Понимание очередей/кешей/хранилищ (Kafka, Redis или аналоги), опыт интеграций

Будет плюсом

  • Опыт с LangGraph/LangChain, Langfuse (трейсинг, промпт-менеджмент, датасеты, evaluation)
  • Опыт с YTsaurus или другими распределёнными системами хранения/обработки данных
  • Опыт low-code/конструкторов пайплайнов и быстрых прототипов, доведение их до production
  • Знание подходов к ранжированию, rerank, hybrid search, query rewriting, guardrails/safety
  • Опыт A/B-тестов, построения продуктовых метрик и причинно-следственного анализа
  • Опыт работы с контейнеризацией и деплоем (Docker/K8s), CI/CD

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.