Senior ML Engineer [CICADA8]

MTS Web Services·Россия·6 июля

Senior ML Engineer [CICADA8]

Ориентир по рынку≈ 436 000 – 487 000 ₽наша приблизительная оценка по 14 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 5,3 тыс.–5,9 тыс. $

🌍 УдалённоSeniorПолная занятость

≈ 436 000 – 487 000 ₽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. Правда, вакансия открыта уже давно.

2 из 4 в норме

Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 14 похожих вакансиях Data Scientist уровня Senior.

платят меньше436 000 – 487 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Висит 107 дней. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.

Зарплата не указана

Открыта давно

Описание

Расписано подробно: обязанностей 8, требований 11. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС со стоматологией и уроки английского
Не сказано: как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPythonPyTorchTensorFlowscikit-learnXGBoostCatBoostNLPHugging FaceLangChain

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +14%.

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 MTS Web Services обычно закрывает вакансии

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

Наша компания

МТС — это цифровая экосистема. Мы создаём и развиваем сервисы в сфере мобильной связи, больших данных, искусственного интеллекта, облачного хранения, медиа и финансов — все они делают жизнь людей проще и интереснее. CICADA8 занимается разработкой продуктов и услуг, направленных на выявление и управление уязвимостями в кибер-безопасности. CICADA8 занимается разработкой продуктов и услуг, направленных на выявление и управление уязвимостями в кибер-безопасности.

О роли

Мы разрабатываем передовые технологии защиты информации и помогаем нашим клиентам повысить уровень безопасности своего бизнеса. Сейчас мы ищем Senior ML Engineer, который готов глубоко погрузиться в работу с LLM, заняться дообучением моделей и разработкой агентских систем для задач информационной безопасности.

Чем предстоит заниматься

Дообучать и адаптировать LLM под задачи информационной безопасности (SFT, LoRA / QLoRA, PEFT), готовить данные для обучения и оценивать качество результата

Разворачивать, оптимизировать и сопровождать on-prem модели в закрытом контуре компании

Проектировать и разрабатывать агентские системы на архитектурном уровне: создавать мультиагентные пайплайны, организовывать память и оркестрацию, настраивать взаимодействие агентов и обрабатывать сложные сценарии

Строить и развивать RAG-пайплайны для внутренних продуктов (чат-боты по продуктам, генерация презентаций и документов)

Быстро проверять гипотезы: прототипировать, собирать PoC и MVP, оценивать метрики и качество моделей

Собирать и обрабатывать датасеты по тематике ИБ (пентест, выявление уязвимостей, детект фишинга)

Выстраивать масштабируемые MLOps / LLMOps-процессы: выбирать инструменты и обеспечивать стабильную работу моделей в продакшене

Вести эксперименты и A/B-тесты, мониторить и постоянно улучшать качество моделей и агентов

Наши требования

Уверенный опыт в NLP и дообучении LLM: SFT, LoRA / QLoRA, PEFT. Важно, чтобы вы понимали, какой подход выбрать под задачу и как готовить данные для обучения

Практический опыт разворачивания и оптимизации on-prem моделей

Сильный опыт разработки агентских систем с пониманием их архитектуры: проектирование мультиагентных пайплайнов, организация памяти, оркестрации и взаимодействия агентов. Уверенное владение LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno и аналогами

Опыт построения RAG-пайплайнов

Опыт построения MLOps / LLMOps-процессов: выбор инструментов, деплой, мониторинг и поддержка моделей в продакшене

Уверенное владение ML-фреймворками: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, CatBoost, Transformers

Опыт работы с большими объёмами данных: сбор, логирование, нормализация, хранение и парсинг с использованием современных инструментов (Elasticsearch, Kafka, ClickHouse)

Практический опыт коммерческой разработки: ONNX, TensorRT, FastAPI, NATS, Docker

Умение эффективно формировать и обрабатывать датасеты (подготовка, аугментация, балансировка) и анализировать метрики качества моделей (mAP, F1-score и др.)

Опыт в RnD будет плюсом

Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, CatBoost, Transformers, NLP, SFT, LoRA / QLoRA, PEFT, vLLM, Hugging Face, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno, RAG, Qdrant, pgvector, ONNX, TensorRT, FastAPI, NATS, MLflow, MLOps / LLMOps, Elasticsearch, Kafka, ClickHouse, Docker, Linux, Git

Мы предлагаем

ДМС с первого месяца работы — 100% покрытие всех медицинских расходов, включая стоматологию

Выгодные скидки и специальные предложения от партнеров на фитнес, курсы английского и другие полезные активности

Возможность участвовать во внешних конференциях и повышать квалификацию за счёт компании через внешнее обучение

Работа в команде профессионалов, готовых делиться знаниями

Открытая и дружелюбная корпоративная культура, где каждый чувствует себя частью единой команды, общается на равных и всегда на «ты». Мы ценим вклад каждого, поддерживаем инициативность и создаём комфортные условия для профессионального и личностного роста