Старший AI/ML-инженер в Центр экспертизы enterprise-продаж

Ориентир по рынку≈ 250 000 – 425 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 250 000 – 425 000 ₽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

Наша компания

Привет! Я Дилшод Мурадов, руковожу Центром экспертизы Enterprise. Мы ищем сильного AI/ML-инженера, который станет техническим лидером направления искусственного интеллекта в нашей команде. Дилшод Мурадов

О роли

Руководитель отдела Наша команда строит процессы и инфраструктуру, которые напрямую влияют на портфель enterprise-рекламодателей объёмом около 50 млрд рублей в квартал. Каждый день более 60 менеджеров Яндекса используют наши инструменты для поиска новых точек роста выручки и защиты бюджетов клиентов.

Чем предстоит заниматься

Мы даём большую свободу в выборе инструментов, но ждём высокой самостоятельности. Вы будете основным AI/ML-инженером в нашей команде — рядом всегда есть поддержка от смежных подразделений, но ядро решений и архитектура будут за вами

Разработка и внедрение AI-агентов end-to-end

Вам предстоит вести полный цикл создания мультиагентных систем: проектировать логику работы, выбирать оптимальные LLM, создавать кастомные навыки (Tools) и настраивать интеграции с внутренними сервисами Яндекса и внешними API. Отдельный фокус — контроль качества: выстраивание системы оценки ответов, отлов галлюцинаций и внедрение автовалидации, в том числе LLM-as-a-judge

Развитие ML-модели потенциала клиентов

У нас уже работает ML-модель, которая оценивает денежный потенциал клиента по 400+ параметрам. Вы будете дорабатывать её фичи, тестировать новые гипотезы и проводить эксперименты по улучшению точности алгоритма, плотно взаимодействуя с ML-командой Директа

Проектирование архитектуры и MLOps-процессов

Так как вы будете драйвером ML-направления внутри команды, вам предстоит не просто обучать модели, но и создавать надёжный фундамент для их работы. Вы будете выстраивать пайплайны данных, упаковывать свои решения в сервисы и обеспечивать их стабильную работу в продакшне

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML