Senior ML Engineer (TTS)
Зарплата не указана
Sasha AI · Москва
Просодия и управление интонацией с учётом контекста диалога. Строить data-стратегию: сбор и разметка данных, работа с дикторами, пайплайны фильтрации...
Московская Биржа · Москва
Инженер по машинному обучению — Московская Биржа
Работа в области Data Science с фокусом на решении прикладных задач NLP (обработка естественного языка), CV (компьютерное зрение), классического машинного...
Опубликована сегодня
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании.
Описание вакансии
Обязанности:
- Работа в области Data Science с фокусом на решении прикладных задач NLP (обработка естественного языка), CV (компьютерное зрение), классического машинного обучения, а также задач ранжирования и рекомендаций.
- Применения SOTA (State-of-the-Art) моделей и подходов как минимум в одном из доменов: NLP, CV, Recsys.
- Работа с большими данными и выводом моделей в продуктовый контур.
- Разработка и внедрение моделей для бизнес подразделений, развертывания моделей в продакшн с использованием Docker, Kubernetes, а также технологий для мониторинга и управления моделями (например, MLflow, ClearML).
- Глубокое знание машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды и др.).
- NLP: опыт работы с трансформерными моделями (например, BERT, GPT-like, RoBERTa и др), навыки работы с генеративными моделями и системами анализа текста (NER, классификация текстов, эмбеддинги, синтаксический и семантический анализ), построение чат ботов, опыт обучения ускорения и вывода в продакшн LLM.
- Компьютерное зрение (CV): знание и опыт работы с (ResNet, EfficientNet и др.), детекторами (YOLO, Faster R-CNN) и GAN, опыт обучения ускорения и вывода в продакшн vLLM.
- Опыт создания рекомендательных систем и решений для ранжирования, использование моделей, таких как Matrix Factorization, Neural Collaborative Filtering, Sequence Models (например, BERT4Rec, GPT4Rec) и др.
- Знание и опыт работы с SOTA методами и моделями: fine-tuning и дообучение больших предобученных моделей для специализированных задач.
- Опыт работы с инфраструктурой: Hadoop, Spark, Apache Kafka, SQL, Airflow, S3.
- Сильные навыки программирования на Python (основные библиотеки: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, pandas, numpy и др.), а также знание SQL и Git.
- Навыки оптимизации и развертывания моделей в продакшн с использованием Docker, Kubernetes, а также технологий для мониторинга и управления моделями (например, MLflow, ClearML).
Вакансия опубликована 21 сентября, проверена 22.09.2026. Открыть оригинал.
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Инженер по машинному обучению»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 174 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 22.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
О компании
Московская Биржа
ПАО Московская Биржа – крупнейшая в России по объему торгов и по количеству клиентов биржа. Основная наша задача – гарантировать отечественным и зарубежным участникам торгов и инвесторам открытую, безопасную и эффективную работу с российскими активами. Разрабатывая и внедряя современные биржевые технологии, торговую и пост-трейдинговую инфраструктуру, Московская Биржа способствует укреплению внутр…
Похожие вакансии
Соседи по направлению с близкими требованиями.
Senior ML-инженер
Зарплата не указана
Верме · Москва
Построение прогнозных моделей спроса/предложения, моделей эластичности, оптимизация цены с использованием ML. Ключевые задачи: - Построение прогнозных моделей спроса и предложения. -
ML-Ops инженер
Зарплата не указана
Детский мир · Москва
Строить систему оценки качества LLM-решений: golden set, LLM-as-judge, метрики retrieval (recall@k, groundedness), регрессионные гейты промптов и...
Инженер данных (Hadoop)
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Проектирование, разработка и сопровождение витрин данных на базе Hadoop. Участие в разработке ETL-процессов для загрузки данных в витрины.
Data Scientist Middle/Senior Scoring
Зарплата не указана
билайн · Москва
Развитие скоринговых моделей. Построение предиктивных моделей для задач B2C и B2B кредитования, страхования и e-commerce.
Инженер данных
Зарплата не указана
Комус · Москва
Разрабатывать и совершенствовать конвейеры обработки данных: проектировать, создавать и поддерживать надёжные и высокопроизводительные потоки обработки сведений для загрузки и преобразования...
Расчёты по этой вакансии
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Ещё по направлению
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.