Rambler&Co · Москва

Senior ML-Engineer — Rambler&Co

Быть фуллстек и работать с широким списком задач: подготовка данных и разработка для классических ML моделей, NLP задачи (NER, поиск...

Компания набирает: 40 вакансий

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: big data, python, sql, rag, data analysis. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 40.

Описание вакансии

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.

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;
  • выбирать технологии и стек;
  • принимать инженерные решения;
  • работать без тяжелого legacy;
  • создавать AI-сервисы, которыми будут пользоваться миллионы пользователей;
  • видеть результат своей работы в реальном продукте;
  • работать с современными LLM, RAG и агентными сценариями

Наша среда - это баланс динамики и стабильности. Мы приглашаем вас стать частью корпоративного стартапа: с одной стороны, у нас ресурсы и возможность создавать продукты нового уровня, с другой — самый надёжный партнер и инвестор российского рынка. У нас сохраняется динамика и свобода действий с быстрой обратной связью, характерная для стартапов, с ресурсами и экспертизой крупного enterprise

Мы ищем человека, которому интересно строить новое. Поэтому особенно ценим:

  • самостоятельность;
  • умение работать в условиях неопределенности;
  • способность быстро осваивать новые технологии и непрерывное саморазвитие;
  • архитектурное мышление;
  • желание предлагать собственные решения;
  • умение аргументированно защищать свои технические идеи;
  • способность объяснять сложные вещи простым языком.

Вы сможете:

  • 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 ожидания:
  • 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

Будет плюсом:

  • 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

Что 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 :)

Вакансия опубликована 5 октября, проверена 13.10.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

Big DataPythonSQLRAGData AnalysisLLMLangGraphML

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 «Senior ML-Engineer»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 183 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: более 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 13.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Rambler&Co

Rambler&Co занимает первое место среди медиахолдингов России по размеру ежемесячной аудитории — свыше 39,5 млн пользователей (по данным Mediascope, Cross Web, H2 2021). Основные направления деятельности группы - digital-медиа, онлайн-кинотеатр и технологичные сервисы. Медиахолдинг Rambler Group, объединяющий такие ведущие интернет-издания, как Lenta.ru, Gazeta.ru, Afisha.ru, Championat.com, …

Открытых вакансий: 40

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

AI Agent Engineer (NLP/LLM)

Зарплата не указана

IEK GROUP · Москва

Разрабатывать мульти‑агентные системы на LangGraph (ReAct, Human‑in‑the‑loop, Subagents и др). Разрабатывать RAG‑пайплайнов, работать с векторными...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 25 сентября

Главный ML инженер

Зарплата не указана

Альфа-Банк · Москва

Тестировать и участвовать в разработке пайплайнов внедрения моделей. Внедрять модели машинного обучения. Сопровождать полный цикл сборки модели. Обрабатывать и анализировать...

Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 28 сентября

Product Owner в команду Ранжирование

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Развитие сервисов и моделей ранжирования как внутренний технический продукт. Вместе с DS-ми этой команды вы будете определять перспективные направления...

Более 6 летДата-сайентистОпубликована 29 сентября

Data Scientist (Управление процессных и финансовых моделей)

Зарплата не указана

Банк ВТБ (ПАО) · Москва

Разработка моделей эластичности для различных групп клиентов, кластеризации клиентов по их поведенческим характеристикам. Разработка поведенческих моделей для прогнозирования динамики объемов...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 6 октября

ML-инженер

Зарплата не указана

Ozon · Москва

Вам предстоит работать с большими данными, развивать модели в части функционала динамических маркетинговых корректировок и доводить свои решения до продакшена...

Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 7 октября

Ведущий инженер по машинному обучению и компьютерному зрению

Зарплата не указана

Боронд, Группа компаний · Одинцово (Московская область)

На территории завода установлено множество камер. Детали и изделия постоянно перемещаются между производственными участками. Необходимо создать систему, которая будет распознавать...

Более 6 летПроектДата-сайентистОпубликована 10 октября

Другие вакансии компании

ML-разработчик/Data Scientist (портал Рамблер)

Зарплата не указана

Rambler&Co · Москва

Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов. Работать с RAG-подходами: подготовка данных...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

Middle ML-инженер (NLP)

Зарплата не указана

Rambler&Co · Москва

Разрабатывать и поддерживать ML-модели для классификации текстового и визуального контента. Строить пайплайны от подготовки данных и обучения до внедрения...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 30 сентября

Senior/Lead продуктовый аналитик (рекомендательные системы)

Зарплата не указана

Rambler&Co · Москва

Самостоятельно вести аналитические и исследовательские задачи. Проектировать систему A/B-тестирования и эксперименты с нуля. Оценивать влияние рекомендательных алгоритмов на...

Можно удалённоОт 3 до 6 летПродуктовый аналитикОпубликована 28 сентября

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.