ML-разработчик

VK·Москва·14 окт.

ML-разработчик

Ориентир по рынку≈ 150 000 – 335 000 ₽наша приблизительная оценка по 88 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 1,8 тыс.–4,1 тыс. $

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 150 000 – 335 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 88 похожих вакансиях Разработчик уровня Middle.

платят меньше150 000 – 335 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Появилась 7 дней назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.

Свежая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 7, требований 12. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: аккредитованная IT-компания

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPythonLLMRAGRESTgRPCGitKafkaRedisCI/CD

ПлюсомLangChainDockerKubernetes

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +43%, Kafka +43%, REST +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

10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней VK обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Чем предстоит заниматься

Разрабатывать и развивать LLM-агентов: сценарии, инструменты (tools), оркестрацию, память, маршрутизацию, обработку ошибок и fallback-логики

Проектировать и внедрять RAG: индексация, эмбеддинги, ретриверы, ранжирование, чанкинг, оценка качества поиска и ответа

Интегрировать агентные решения в прод: сервисы, API, взаимодействие с Kafka/Redis и другими компонентами инфраструктуры

Настраивать наблюдаемость и контроль качества: логирование/трейсинг, Langfuse, дашборды, алерты, анализ деградаций

Проводить офлайн/онлайн-оценку качества: считать precision/recall/F1/F1-macro, строить датасеты, проводить A/B или квазиэксперименты, формулировать гипотезы улучшений

Участвовать в улучшении пайплайнов данных и экспериментов: подготовка данных, разметка/валидация, хранение и воспроизводимость

Писать поддерживаемый код: ревью, тесты, документация, CI/CD, участие в архитектурных решениях

Наши требования

Уверенный Python (проектирование модулей, типизация, тестирование, работа с API/сервисами)

Практический опыт работы с LLM/agentic-подходами: промптинг, tool calling, цепочки/графы, управление контекстом, обработка галлюцинаций и ограничений моделей

Понимание и опыт оценки качества: precision/recall/F1, macro-F1, построение датасетов и интерпретация метрик

Опыт построения или внедрения RAG (retrieval, embeddings, индексация, ранжирование, чанкинг, оценка retrieval-качества)

Опыт разработки и эксплуатации сервисов: REST/gRPC, асинхронность, логирование, мониторинг, работа с Git

Понимание очередей/кэшей/хранилищ (Kafka, Redis или аналоги), опыт интеграций

Опыт с LangGraph / LangChain, Langfuse (трейсинг, промпт-менеджмент, датасеты, evaluation)

Опыт с YTsaurus или другими распределёнными системами хранения/обработки данных

Опыт low-code/конструкторов пайплайнов и быстрых прототипов, доведение их до production

Знание подходов к ранжированию, rerank, hybrid search, query rewriting, guardrails/safety

Опыт A/B-тестов, построения продуктовых метрик и причинно-следственного анализа

Опыт работы с контейнеризацией и деплоем (Docker/K8s), CI/CD