Senior ML-Engineer

Rambler&Co·Москва·6 окт.

Senior ML-Engineer

Ориентир по рынку≈ 250 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 55 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисSeniorПолная занятость

≈ 250 000 – 400 000 ₽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

Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 55 похожих вакансиях Инженер уровня Senior.

платят меньше250 000 – 400 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Появилась 13 дней назад. Раньше её не выкладывали: это новая позиция, а по новым почти всегда действительно нанимают.

Свежая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 7, требований 14. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: официальное оформление и ДМС со стоматологией
Известно: микросервисы

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLLLMRAGSQLPythonCI/CDDockerRESTLangChainMLOps

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

Наша компания

Мы строим новое AI-направление и создаем команду, которая станет центром компетенций по искусственному интеллекту и будет развивать AI-функциональность сразу в нескольких продуктах компании. Сейчас мы формируем команду ML-Engineer уровня Middle+/Senior, которая вместе с руководителем сформирует архитектуру решений, выберет технологии и создаст AI-сервисы практически с нуля и построит современную AI-платформу для миллионов пользовательских сценариев.

О роли

Одна из крупнейших технологических экосистем РФ открывает перед вами уникальные возможности. Мы предлагаем среду, где профессионализм ценится и развивается. Сейчас мы формируем направление и вы сможете реально влиять на то, каким оно станет. У вас будет возможность: проектировать архитектуру практически с нуля

Чем предстоит заниматься

Быть фуллстек и работать с широким списком задач: подготовка данных и разработка для классических ML моделей, NLP задачи (NER, поиск итд), AI (агенты, RAG, LLM Workflow), а также легирование, трекинг, мониторинг и тд

Разрабатывать и внедрять LLM/NLP компоненты: поиск, суммаризация, классификация, извлечение сущностей, стилизация текста для различных доменов (письма/файлы)

Проектирование и реализация RAG (chunking, embeddings, vectorDB, retrieval+reranking, evaluation)

Оценка качества AI-систем (offline eval, benchmarking, hallucination detection, accuracy/faithfulness/latency/cost)

Строить workflow и агентные сценарии (tool calling, orchestration, memory, planning, human-in-the-loop)

Писать production-ready код с учетом нагрузки, стоимости инференса и задержек (FastAPI, async, microservices)

Участвовать в разработке и внедрении MLOps-инфраструктуры (Vector DB, inference Engine, feature store)

Наши требования

Подтвержденный ТК РФ практический опыт работы с широким списком задач, широкий кругозор и насмотренность - наши продукты это 16млн MAU

Опыт с LLM: prompt engineering, RAG, дообучение (LORA/PEFT), оценка качества

Понимание современных LLM архитектур и их ограничений в production (transformer, attention, hallucinations, privacy, guardrails, SLA)

Понимание как ML/LLM-системы ведут себя при высокой нагрузке: latency, стоимость инференса, throughput и понимание методов оптимизации

Понимание принципов работы векторного поиска (Qdrant/Milvus/pgvector/Weaviate)

Знание SQL и опыт работы с хранилищами данных

Уверенный Python, CI/CD, Docker, знание принципов интеграции (REST/API)

Опыт с агентскими фреймворками (LangGraph, LlamaIndex, AutoGen, и др.)

Опыт работы с инструментами MLOps/LLMOps (vLLM/TGI/SGLang, MLFlow/ClearML, Langfuse, Airflow/Prefect)

Архитектурное мышление: умение выбирать между rules/ classic ML/ LLM / RAG / Agentic подходами

Опыт использования GigaChat в продуктах

Опыт дообучения и адаптации open-source моделей под доменные задачи (PEFT/LORA/SFT)

Опыт разворачивания и эксплуатации LLM-инфраструктуры в production (self-hosted LLM, LLM Gateway/Proxy, GPU utilization и др)

Опыт оптимизации LLM-инференса (batching, KV-cache, prefix caching, quantization, и др) для работы с высокими нагрузками

Мы предлагаем

Возможности продемонстрировать экспертность и расширить свое портфолио крутыми кейсами

Работу с передовыми технологиями и экспертами, включая сотрудничество с командой партнера - крупнейшей технологической Экосистемой РФ

Официальное трудоустройство

Современный офис (на Даниловской мануфактуре), собственный спортзал от «Лиги Героев», а также занятия футболом, настольным теннисом, боксом и групповые тренировки «Здоровая спина»

Гибридный формат работы (2-3 дня из офиса)

ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата за больничный лист, корпоративные скидки

Электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам

Бесплатная подписка на сервисы партнеров

Насыщенная корпоративная жизнь :)

Станьте одним из ключевых инженеров новой AI-команды, ждем ваше резюме :)