Эксперт по машинному обучению

Ориентир по рынку≈ 275 000 – 400 000 ₽наш грубый ориентир по 188 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисSeniorПолная занятостьКорпорация

≈ 275 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Сначала уточните детали

Объявление открыто подозрительно долго. Прежде чем тратить время на отклик, проверьте, ищут ли ещё.

2 из 4 в норме

Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё

Деньги

Вместо вилки в объявлении «Рыночную заработную плату». Грубый ориентир: столько платят в 188 вакансиях уровня Senior по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше275 000 – 400 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Висит дольше, чем обычно закрываются такие вакансии:

Висит 202 дня
Висит дольше 90% вакансий того же грейда
Зарплата не указана

Висит долго

Описание

Расписано подробно: обязанностей 5, требований 9. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: официальное оформление и ДМС со стоматологией
Известно: высокие нагрузки, бывают командировки и испытательный срок

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLLLMTensorFlowPyTorchscikit-learnLangChainPythonSQLSparkRAG

Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, LLM +43%, Python +22%.

Ясно

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

Чем предстоит заниматься

Обеспечивать разработку, внедрение и развитие корпоративных решений на базе больших языковых моделей для автоматизации бизнес-процессов, повышения производительности сотрудников, улучшения качества принятия решений и создания измеримого бизнес-эффекта для компаний Холдинга

Участвовать в полном цикле разработки AI/ML-решения: от гипотез и прототипов до запуска в production и последующего мониторинга

Разрабатывать, тестировать и внедрять end-to-end решения на базе LLM: диалоговых агентов, RAG и LLM workflows

Оптимизировать производительность, качество и стоимость использования LLM в продуктовых сценариях

Вести техническую документацию, участвовать в оценке инициатив и консультировать бизнес юниты по вопросам применения LLM

Наши требования

Опыт работы на позиции Data Scientist, ML инженер, LLM инженер (уровень Senior)

Опыт работы с машинным обучением, фреймворками и инструментами, связанными с LLM

Опыт разработки высоконагруженных AI/ML сервисов (с фокусом на LLM)

Знание популярных библиотек и фреймворков для машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, PEFT, vLLM)

Понимание архитектур LLM и опыт файнтюнинга под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO)

Знание LLM-фреймворков (langchain, langgraph или аналоги) и подходов к разработке AI-агентов (function calling, structured output, context engineering)

Знание методов оценки качества LLM-решений

Знание языков программирования: Python, SQL, PySpark

Глубокое понимание математических основ, включая статистику и линейную алгебру