Senior ML/MLOps инженер (Python)

ID 3239 - Senior ML/MLOps инженер

🌍 Локация: Москва
💼 Гибрид (Поклонная улица, дом 3 к 2 (оранжевая башня))
🕔 Занятость: фуллтайм

🏢 Проект: Сберздоровье
Задачи сосредоточены на работе над инновационными продуктами в
области здравоохранения: - исследование данных и обнаружение инсайтов; - проверка гипотез по улучшению продукта в части развития мультагентного
ML-ядра; - исследование применимости альтернативных LLM и DL решений.
Ожидания по циклу разработки: полный цикл ML-работы — от
формулировки гипотез и метрик, через эксперимент и валидирование до
продакшн-деплоя и мониторинга. Ориентация на production-ready
архитектуры, чёткие метрики качества, использование современных
мультиагентных фреймворков (LangGraph, deepagents и др.).

💡 Требования:
Профессиональные навыки
• Уверенное владение Python для ML/NLP, опыт построения
производственных ML-сервисов (API, microservices, контейнеризация).
• Глубокие знания NLP: классические модели (embeddings, seq2seq),
современные
DL-подходы,
Transformer-архитектур.

практический опыт использования
• Опыт работы с LLM: интеграция внешних и внутренних LLM, настройка
prompt-инженеринга, использование tool-calling и мультиагентных паттернов.
• Опыт проектирования мультиагентных решений (Orchestrator +
sub-agents, fan-out/fan-in, human-in-the-loop) на основе современных
фреймворков.
• Продакшн-цикл ML: постановка задач через метрики, подготовка
датасетов, разработка и валидация моделей, мониторинг и A/B-тесты.
• Знание архитектуры Transformer и умение применять её в задачах
(классификация, генерация, QA, извлечение сущностей).
• Понимание требований к safety и дрейфу моделей в healthcare-домене,
умение закладывать соответствующие метрики и guardrails.
• Умение работы с AI-инструментами разработки (Claude, Codex, Cursor,
Antigravity) c применением SDD
Лидерские и коммуникационные навыки
• Умение формулировать понятные ТЗ для ML-команды, описывать
критерии приёмки и метрики успеха.
• Навык объяснять технические решения продуктовым и медицинским
экспертам, защищать архитектурные выборы.
• Опыт менторинга Middle/Junior ML-инженеров, построение культуры
разработки «через метрики и артефакты, а не через интуицию».

📋Задачи:
• Курирование ML-задач: приоритизация, декомпозиция, формулировка
гипотез и метрик качества, выбор оптимальных путей реализации.
• Техническое лидерство: дизайн архитектуры мультиагентного ML-ядра,
выбор LLM/DL-стека, кодревью и технический менторинг команды.
• Ответственность за сроки и качество: планирование спринтов по
ML-задачам, контроль выполнения, управление рисками и техническим
долгом.
• Исследование:
систематический
scouting
альтернативных
LLM/DL-решений, сравнительный анализ по метрикам качества, стоимости и
latency.

📨 Отклик — через форму: ••••••••
или напрямую рекрутеру ••••••••

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#ML #MLOps #Гибрид #вакансия