ISHONCH·Ташкент·6 окт.
AI / ML Engineer
от 14 000 000 UZS
на 78% ниже медианы рынка
≈ от 95,3 тыс. ₽
🏢 ОфисJuniorПолная занятостьАнглийский B2
Стоит ли откликаться
Откликаться можно, но торгуйтесь
Вилка отстаёт от рынка на 78%: соглашаться без разговора о деньгах невыгодно. Правда, чем предстоит заниматься, в тексте не сказано.
2 из 4 в норме
Платят на 78% меньше рынка: как поднять сумму и где ваш нижний предел
Деньги
Платят меньше рынка: середина вилки 95 000 ₽ против медианы 425 000 ₽ у похожих вакансий, на 78% ниже.
- Не сказано, это сумма на руки или до вычета налогов.
Живость
Появилась 13 дней назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.
Описание
Требования перечислены, их 5, а задачи нет: чем предстоит заниматься, из текста не понять.
- Известно
- микросервисы, бывают командировки и английский B2
Что требуют
ОбязательноAIMLPythonNumPyPandasscikit-learnPyTorchTensorFlowHugging FaceLLM
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Разработка, обучение и внедрение ML/DL-модели для бизнес-задач. Строительство AI-агентов и multi-agent workflows с tool/function calling, MCP и LangGraph/LangChain (или аналогами). Проектирование RAG-систем: эмбеддинги, hybrid search, reranking и векторные БД. Выполнение fine-tuning LLM, оптимизация inference и интеграция моделей через API и микросервисы. Участие в MLOps/LLMOps: evaluation, мониторинг, tracing, guardrails и повышение качества AI-систем.
Наши требования
Опыт: от 2 лет в ML/DL или разработке AI-систем
Python, NumPy/pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow, Hugging Face Transformers
Знания: понимание ML/DL, архитектуры трансформеров и принципов работы LLM
Навыки: практический опыт с AI-агентами, RAG, vector DB и structured output; уверенный Git и деплой в production
Языки: знание узбекского и английского (Intermediate+) языков
Мы предлагаем
Локация: офис в г. Ташкент
График: 5/2, с 09:00 до 18:00
Командировки: в г. Коканд (организуются и оплачиваются компанией)