Magnit Tech·Москва·21 сент.
Ведущий разработчик AI
Ориентир по рынку≈ 270 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 64 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридSeniorПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
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 64 похожих вакансиях Разработчик уровня Senior.
Живость
Висит 28 дней, признаков фиктивного найма нет.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 6, требований 13. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС со стоматологией и психологическая поддержка
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноAIMLPythonNumPyPandasscikit-learnPyTorchNLPLLMRAG
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
Чем предстоит заниматься
Развивать ML/AI-компоненты для прикладных бизнес-задач в направлениях классического ML, NLP/LLM, RAG и агентных сценариев, компьютерного зрения, речевых и мультимодальных технологий
Проводить эксперименты по улучшению существующих моделей и сценариев: изменять подготовку данных, архитектуру или параметры моделей, подходы к retrieval и reranking, промпты, логику оркестрации, алгоритмы постобработки результатов
Подготавливать, очищать, размечать и анализировать данные для обучения, дообучения и оценки моделей: текстовые, табличные, изображения, видео, аудио, транскрипты и иные данные в зависимости от решаемой задачи
Разрабатывать и поддерживать пайплайны подготовки данных, обучения, inference и evaluation; обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование данных и моделей, логирование результатов
Оценивать качество ML/AI-решений: формировать тестовые и evaluation-наборы, выбирать и рассчитывать профильные метрики, проводить анализ ошибок, выявлять причины деградации качества и предлагать улучшения
Оптимизировать производственные решения по качеству, latency, throughput, потреблению GPU/CPU-ресурсов и стоимости эксплуатации; участвовать в интеграции моделей в прикладные сервисы, релизах и мониторинге после запуска
Наши требования
Высшее техническое образование либо подтверждённый практический опыт разработки и внедрения ML/AI-решений
Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет; для кандидатов с общим опытом разработки от 3 лет допустим опыт в ML/AI от 1–2 лет при наличии практических проектов
Уверенное знание Python и основных библиотек для анализа данных и машинного обучения: NumPy, pandas, scikit-learn; практический опыт работы с PyTorch или аналогичным DL-фреймворком
Знание базовых методов машинного обучения и глубокого обучения: подготовка и анализ данных, обучение и валидация моделей, выбор метрик, борьба с переобучением, анализ ошибок и интерпретация результатов экспериментов
Практический опыт работы как минимум с одним из направлений: классический ML, NLP, LLM/RAG-системы, компьютерное зрение, речевые технологии, рекомендательные системы или мультимодальные модели
Понимание полного жизненного цикла ML/AI-решения: сбор и подготовка данных, разработка и проверка гипотез, обучение или адаптация модели, оценка качества, inference, интеграция в сервис, мониторинг и последующее улучшение
Опыт проведения воспроизводимых экспериментов: фиксация конфигураций, версий данных и моделей, метрик и результатов; знание MLflow, ClearML, DVC или аналогичных инструментов будет преимуществом
Навыки работы с SQL и реляционными базами данных; понимание принципов хранения, выборки и проверки качества данных
Понимание принципов разработки и интеграции сервисов: REST API, JSON, FastAPI или аналогичные фреймворки, обработка ошибок, логирование, тестирование
Базовые практические знания Docker, Linux, Git и CI/CD; понимание особенностей запуска и отладки ML-нагрузок в контейнерах
Понимание принципов работы с GPU и ограничений inference-нагрузок: latency, throughput, потребление памяти, стоимость вычислений
Умение формализовать бизнес-задачу в виде ML/AI-сценария: определить входные и выходные данные, целевую метрику, ограничения, риски, критерии приемки и способ оценки результата
Навыки взаимодействия с Product-, Backend-, Data- и MLOps-разработчиками; умение понятно документировать результаты экспериментов, технические ограничения и ожидаемый эффект от изменений
Мы предлагаем
Трудоустройство в аккредитованную IT‑компанию
ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
Работу в максимально уютном офисе в центре Москвы (ст. м. Савеловская), в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) и в Иннополисе
Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+
Ежегодная программа признания с ярким праздником и впечатляющим подарком
Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей — Leadership club
IT‑комьюнити — среда, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив
Мы являемся партнером Минцифры России по проекту Национальная система подтверждения IT‑компетенций
Работа над масштабными продуктами и проектами (Умный магазин, роботизация, беспилотность, GenAI и другое)
Социально–
Психологическая поддержка от >370 специалистов по направлениям
Юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советники
Дополнительно
Новое направление для ускоренного прототипирования и внедрения AI/ML-решений внутри Магнита. Заказчики — команда стратегии и аналитики. Модель работы: бизнес приносит POC и решения, а мы дорабатываем их до продуктового состояния и запускаем в production
