ML-инженер
Зарплата не указана
USETECH · Москва
Функциональные задачи: -разработка и внедрение NLP-, LLM- и RAG-решений. -построение поисковых и генеративных пайплайнов. -разработка агентных и мультиагентных систем. -
МТС · Москва
Разрабатывать NLP-компоненты для автоматизации службы клиентской поддержки: классификацию, извлечение сущностей, поиск, RAG и агентские сценарии. Дообучать и адаптировать ML...
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3011.
MWS AI – это часть экосистемы МТС Web Services, где создаются AI-решения будущего. Здесь мы разрабатываем современные AI-решения для различных сфер: от банковской до медицины и телекома. Мы стремимся к инновациям в области речевого ИИ, видеоаналитики и Gen AI: активно занимаемся исследованиями и публикуем научные статьи. В MWS AI вы найдете профессиональное сообщество единомышленников и возможности для реализации прорывных проектов.
Сейчас мы ищем ML инженера в команду Gen AI, который поможет превратить наши исследования в передовые продукты для бизнеса.
В этой роли вы будете:
Разрабатывать NLP-компоненты для автоматизации службы клиентской поддержки: классификацию, извлечение сущностей, поиск, RAG и агентские сценарии
Дообучать и адаптировать ML модели, готовить данные для обучения и разметки
Выстраивать оценку качества: метрики, «золотые» сеты, анализ ошибок, статистически корректное сравнение версий, связь ML-метрик с бизнес-метриками
Выводить модели в production, проводить бенчмарки latency и throughput
Следить за публикациями, быстро проверять идеи через MVP и доводить удачные до production-ready кода
Участвовать в код-ревью и технических обсуждениях, менторить младших коллег
Требования:
Python на уровне промышленной разработки: ООП, генераторы и контекстные менеджеры, профилирование, unit-тесты, type hinting
Уверенная база в ML и DL: функции потерь, регуляризация, кросс-валидация, работа с дисбалансом классов, оптимизаторы
Глубокое понимание трансформеров, механизма внимания, токенизации, transfer learning и fine-tuning
Практический опыт с PyTorch и экосистемой Hugging Face (Transformers, Trainer, PEFT); Mixed Precision, gradient accumulation и checkpointing, обучение на нескольких GPU (DDP)
Практика работы с LLM: промпт-инжиниринг, zero/few-shot, стратегии генерации, построение RAG-систем
Опыт вывода моделей в прод: упаковка модели в сервис, ONNX Runtime, квантование (FP16/INT8), развертывание через vLLM или Triton, понимание KV-кэша и PagedAttention
Умение выстроить валидацию: метрики классификации и генерации, метрики RAG, статистическое сравнение моделей, ablation study
Инженерная база: Git (rebase, MR, CI/CD в GitLab), Docker, воспроизводимые эксперименты (конфиги через Hydra или аналог, трекинг в ClearML или W&B)
Умение готовить данные к разметке, писать однозначные инструкции для асессоров и интерпретировать метрики согласия
Самостоятельность в условиях неопределенности: декомпозиция задачи, оценка сроков и рисков, аргументированная защита технических решений
Желаемый опыт:
От 3 лет в NLP
NLP-проекты полного цикла, выведенные в прод: от данных и бейзлайна до мониторинга
Построение RAG-систем или агентских сценариев для реальных пользователей
Реализация методов из статей, в том числе без официального кода
Менторство младших коллег и регулярное код-ревью
Будет плюсом:
Синтез обучающих данных с помощью LLM, пайплайны LLM-as-a-judge
Проектирование агентских систем: память, function calling, гардрейлы; методы борьбы с галлюцинациями и uncertainty estimation
Мониторинг моделей в проде: детекция data drift и concept drift
Active Learning и Weak Supervision; знание Cohen's Kappa и альфы Криппендорфа
Знание статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, бутстрэп
Профильное высшее образование
Публикации, выступления на конференциях и митапах, участие в соревнованиях
Английский на уровне чтения статей и технического письма
Что мы предлагаем:
Вакансия опубликована 24 сентября, проверена 02.10.2026. Открыть оригинал.
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.
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 183 000 ₽.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Да, на 02.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
О компании МТС — это мультисервисная цифровая экосистема. Мы создаем и развиваем сервисы в сфере мобильной связи, больших данных, искусственного интеллекта, облачного хранения, медиа и финансов – все они делают жизнь людей проще и интереснее…
Открытых вакансий: 3011Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
USETECH · Москва
Функциональные задачи: -разработка и внедрение NLP-, LLM- и RAG-решений. -построение поисковых и генеративных пайплайнов. -разработка агентных и мультиагентных систем. -
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Улучшать модели-защиты. Обучать компактные и быстрые классификаторы входящих и исходящих сообщений: дистилляция, работа в жёстком бюджете latency, не деградируя...
до 400 000 ₽
Loyalty Labs · Санкт-Петербург
Uplift-моделирование: разработка моделей для оценки инкрементального эффекта коммуникаций и персональных офферов на поведение клиентов. Скоринг предложений: построение моделей склонности...
Зарплата не указана
ГКУ Инфогород · Москва
Разработка, поддержка и развитие аналитических систем хранения данных. Разработка, поддержка ETL процессов сбора и обработки данных. Создание и развитие системы...
Зарплата не указана
Мягкий Кинотеатр · Челябинск
Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-процессы полного цикла. Строить и оптимизировать хранилище данных и витрины. Следить за стабильностью и производительностью...
Зарплата не указана
Koronatech · Санкт-Петербург
Команда ML в Koronatech за 7 лет реализовала более 50 проектов с использованием машинного обучения, таких как: выбор лучшего предложения...
74 000 — 116 000 ₽+38% к среднему
МТС · Санкт-Петербург
Совершать звонки по готовой базе клиентов и продавать домашний интернет и ТВ от МТС. Помогать клиентам в выборе тарифного плана...
120 000 — 130 000 ₽+128% к среднему
МТС · Москва
Охрана коттеджного посёлка.
142 500 — 160 000 ₽+175% к среднему
МТС · Москва
Реагирование на тревожные сигналы с объектов охраны.
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.