ML Engineer
Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и…
- разрабатывать и улучшать дата-агенты по работе с данными для аналитиков в банке;
- писать промпты, разбираться в тонкостях работы с LLM, разрабатывать RAG-пайплайны;
- интегрировать сервисы в промышленную среду совместно с командами MLOps и DE.
- опыт работы в роли ML Engineer от 4-х лет;
- опыт разработки сервисов с использованием LLM (в т.ч. с агентами);
- опыт работы на LangGraph;
- знание классического ML;
- опыт работы с базами данных: Hadoop, Oracle, Postgre.
Будет плюсом:
- опыт работы над Text2SQL;
- опыт работы в роли аналитика;
- опыт full-stack разработки (front + back);
- знание DL-алгоритмов и опыт работы с Pytorch;
- опыт вывода в промышленную эксплуатацию моделей машинного обучения.
Что мы предлагаем?
-
Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности.
-
Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.
-
Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников.
-
Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер).
-
Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные.
-
Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия.
Наши офисы:
-
Москва (ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 эт., оф. 1310),
-
Санкт-Петербург (Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж),
-
Казань (Н. Ершова, 76/1),
-
Самара (IT парк Монте Роза).
Откликайтесь, если вы готовы расти и развиваться вместе с командой ASTON! Наш рекрутер свяжется с вами, чтобы обсудить детали.
Похожие вакансии AI инженер
Ищем разработчика с успешным опытом запуска ИИ-агентов и настройки взаимодействия между ними. Нужен практик, который лично внедрял агентов в работающие продукты и может показать результат. Одних курсов, учебных прототипов и генерации кода с помощью ИИ недостаточно.
О проекте
Развиваем B2B-платформу для строительного рынка: компании, закупщики и поставщики, поиск партнёров, заявки, предложения и деловая репутация. Нужно развивать систему агентов, которые выполняют рабочие задачи пользователей и взаимодействуют друг с другом.
Что предстоит делать
- Изучить текущую реализацию и определить необходимые доработки.
- Настроить роли агентов, распределение задач, передачу контекста и результатов между ними.
- Подключить агентов к API, данным и функциям платформы.
- Организовать память, поиск по базе знаний и использование накопленного опыта.
- Настроить права доступа и согласование действий с пользователем.
- Обеспечить продолжение прерванных задач, обработку ошибок и защиту от повторных действий.
- Настроить проверку качества, журналирование и контроль расходов на модели.
- Довести рабочие сценарии до устойчивого результата и описать систему для дальнейшей поддержки.
Что важно
- Реальные внедрения ИИ-агентов, которыми пользовались люди или компании.
- Опыт настройки нескольких взаимодействующих агентов: передача задач, общий контекст, контроль выполнения.
- Уверенное владение Python или TypeScript/JavaScript, работа с API и базами данных.
- Понимание вызова инструментов моделями, управления контекстом и поиска по базе знаний — RAG.
- Умение разграничивать доступ к данным и действиям разных пользователей и компаний.
- Способность самостоятельно разобраться в проблеме, проверить решение и отвечать за его работу после запуска.
Конкретные библиотеки и инструменты выбираем по задаче. Важны результаты внедрения и качество инженерных решений.
Формат
- Удалённая проектная работа.
- Объём, этапы, сроки и оплату согласуем по результатам знакомства и оценки задач.
Что прислать в отклике
Опишите 1–2 успешных внедрения: какую задачу решали, что сделали лично, как взаимодействовали агенты и какого результата достигли. Расскажите об одном сбое и о том, как вы его устранили. Приложите доступные примеры; закрытый проект можно описать обезличенно.
Укажите ваш стек, доступность и ожидания по оплате. Отклик с конкретными кейсами поможет сразу перейти к предметному разговору.
Мы запускаем ИИ-инкубатор в Лемана ПРО, чтобы проверять смелые гипотезы и создавать продукты будущего. В рамках одного из ключевых Proof of Concept (PoC) мы ищем специалиста, который разработает модели для генерации изображений, дизайн-проектов и визуализаций готовых решений на основе ассортимента товаров Лемана ПРО.
Это возможность работать на стыке Computer Vision и Generative AI, превращая идеи в работающие прототипы, которые в перспективе изменят клиентский опыт в сфере ремонта и обустройства дома.
Чем предстоит заниматься (Задачи)
Разрабатывать и исследовать ML-модели для генерации изображений и визуализации интерьерных/строительных решений на основе товаров Лемана ПРО.
Проектировать и реализовывать end-to-end пайплайны для PoC: от сбора и подготовки данных до обучения, оценки и демонстрации результатов.
Создавать и поддерживать фреймворки для оценки качества (evals) генеративных моделей и LLM-систем (контроль галлюцинаций, метрики качества генерации).
Писать чистый, поддерживаемый production-ready код: модульная архитектура, unit-тесты, логирование, документация, code review.
Оптимизировать инференс моделей (стоимость, latency, масштабируемость), работать с GPU-инфраструктурой.
Обеспечивать информационную безопасность: контроль рисков prompt injection, защита персональных данных (PII) и корректное управление правами доступа в агентных системах.
Тесно взаимодействовать с командой продукта и другими ML-специалистами для валидации бизнес-гипотез и дизайна A/B-тестов.
Наши ожидания (Требования)
Фундаментальная база:
Глубокое понимание принципов машинного обучения: подготовка данных и feature engineering, выбор архитектур, регуляризация, борьба с переобучением и data leakage, интерпретация результатов.
Уверенные знания математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов.
Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline/online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных (data drift).
Технический стек и разработка:
Уверенное владение Python и экосистемой: pandas / polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch (или аналоги).
Уверенное владение SQL для работы с большими объемами данных.
Навык написания production-кода: модульность, тестирование, логирование, Git, опыт участия в code review.
Специализация (опыт работы хотя бы в одном из направлений, приоритетно CV/GenAI):
Computer Vision и генеративный AI (генерация изображений, NeRF, 3D-реконструкция или аналогичные задачи).
NLP, LLM и построение RAG-систем.
Рекомендательные системы, поиск и ранжирование.
Классическое машинное обучение или прогнозирование временных рядов.
Генеративный AI и LLM (важно для текущего PoC):
Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов и мониторинга поведения системы.
Понимание рисков безопасности: prompt injection, некорректный tool calling, утечки данных.
Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и orchestration-фреймворками (LangChain, LlamaIndex или аналоги).
Опыт fine-tuning или адаптации LLM (LoRA / PEFT).
Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием (state management), выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop.
Инфраструктура и MLOps:
Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации инференса (квантование, ONNX, TensorRT и т.д.).
Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах будет значительным преимуществом.
Мы создаем прототипы и MVP в AI-направлениях: агентные мультимодальные
системы, персональные ассистенты, корпоративные знания. Наша цель — находить практические сценарии, проверять их ценность и доводить до
работающих решений для бизнеса. В команде ценятся инженерная самостоятельность, скорость экспериментов,
осмысленный выбор технологий и умение работать как с прототипами, так и с
production-развитием.
Мы ищем Agentic Engineer, который будет разрабатывать AI-агентов общего
назначения — от прототипов до MVP и пилотов в реальных бизнес-сценариях.
Важна способность не просто "заставить демо работать", а сделать решение
понятным, переиспользуемым и готовым к развитию.
-
разрабатывать прототипы и MVP агентных систем на базе OpenClaw, Hermes или аналогичных фреймворков
-
проектировать агентные сценарии: планирование, использование инструментов, управление контекстом и обработка ошибок
-
улучшать архитектуру краткосрочной и долгосрочной памяти агента
-
инженерия агентской памяти для эффективной работы агента
-
разрабатывать skills и изолированные инструменты (MCP)
-
тестирование и оценка trade-off (модель/производительность/качество/ стабильность).
-
опыт работы с LLM API (tool calling, structured output, управление контекстом)
-
практический опыт разработки AI-агентов или сложных LLM-сценариев
-
опыт работы с векторными базами, Docker compose, инфраструктурными компонентами вокруг backend
-
понимание observability LLM-приложений (трассировки, логирование, метрики стоимости и задержек)
-
умение прототипировать без потери инженерной дисциплины.
-
комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
-
гибридный формат работы после испытательного срока
-
ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
-
корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
-
программа адаптации и помощь руководителя на старте
-
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
-
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
-
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
-
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.