Team4You·Россия·1 окт.
ML Engineer
Ориентир по рынку≈ 375 000 – 475 000 ₽наша приблизительная оценка по 17 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🌍 УдалённоSeniorПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 17 похожих вакансиях Data Scientist уровня Senior.
Живость
Открыта 17 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
Описание
Обязанности: 9, требования: 17. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Известно
- в работе ИИ-инструменты для кода
- Не сказано
- как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноMLLLMNLPRAGPythonGitJira
ПлюсомKafkaPostgreSQLKubernetesRedisRabbitMQ
Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, LLM +43%, Python +22%.
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
В новую команду CodeGen на проект крупного банка РФ (ТОП-5) ищем ML Engineer. Команда CodeGen внедряет и масштабирует Vibe Coding, LLM и AI-инструменты в разработке, аналитике, тестировании и DevOps для более чем 3 000 IT-специалистов банка. Мы развиваем платформу и модели, измеряем эффект от их использования и создаём специализированные AI-решения и агентов под задачи отдельных подразделений.
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать и внедрять решения на базе современных LLM, GenAI и AI-агентов для задач разработки, аналитики, тестирования и других внутренних сценариев
Тестировать и бенчмаркать LLM, сравнивать модели и подходы и оценивать их применимость к прикладным задачам
Разрабатывать специализированных AI-агентов: проектировать tools, context management, retrieval, planning и логику выполнения задач
Создавать end-to-end RAG-решения: разрабатывать инструменты получения данных, пайплайны индексации и обновления, retrieval-логику, интеграцию с векторными БД и подключение решений к агентам
Создавать CodeGen-решения и интеграции с Git/GitLab, Jira и другими системами разработки — например, автоматический анализ merge request'ов и LLM-based code review
Адаптировать и дообучать модели под прикладные задачи: SFT, LoRA/Adapters, prompt engineering, context engineering и другие подходы
Разрабатывать evaluation- и benchmark-пайплайны для оценки качества LLM и агентских решений
Интегрировать LLM-решения с API, базами данных, репозиториями и внутренней инфраструктурой банка
Разрабатывать сервисы и самостоятельно доводить решения до production: от прототипа и экспериментов до интеграции, развёртывания и запуска
Наши требования
Коммерческий опыт разработки решений на базе LLM / NLP / GenAI
Практический опыт разработки AI-агентов и хорошее понимание tool use, context engineering, retrieval, planning и других агентских паттернов
Хорошее знание современных coding agents и CodeGen-инструментов — Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Continue или аналогов — и понимание принципов их работы
Опыт обучения и адаптации LLM: SFT, LoRA/Adapters, подготовка датасетов и проведение экспериментов
Опыт построения evaluation- и benchmark-пайплайнов для LLM
Глубокое понимание Transformers, embeddings, RAG и современных подходов к работе с LLM
Отличное владение Python и опыт разработки production-кода, сервисов и интеграций
Опыт самостоятельного доведения ML/LLM-решений до production
Уверенная работа с Git и понимание современных процессов разработки ПО
Понимание принципов работы с инфраструктурой и развёртывания сервисов
Опыт работы с GitLab API, Jira API и другими корпоративными системами
Опыт разработки автоматизированного code review или других решений для software engineering на базе LLM
Опыт работы с векторными БД и поисковыми системами
Опыт оптимизации inference LLM
Опыт работы с Kafka, PostgreSQL, Kubernetes, Redis, RabbitMQ и другими инфраструктурными технологиями
Опыт разработки и развёртывания ML/LLM-сервисов в production
Опыт работы с редкими языками программирования, DSL или специализированными доменными моделями
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).