Senior Machine Learning Engineer

Контекст роли

Мы ищем Senior ML Engineer в крупную технологическую компанию, которая выстраивает ML-направление как инфраструктурный слой для своих продуктов.

Роль не про эксперименты ради экспериментов.

Фокус: production ML / NLP / large-scale data

Задача — спроектировать и внедрить ML-решения, которые стабильно работают в production под высокой нагрузкой и становятся основой для дальнейшего масштабирования.

Задачи

* Проектирование и развитие ML-пайплайнов для работы с большими объёмами данных

* Работа с большими текстовыми массивами и неструктурированными данными

* Разработка, обучение и внедрение ML-моделей в production

* Проектирование архитектуры ML-компонентов

* Автоматизация обучения, тестирования и деплоя моделей

* Оптимизация качества, производительности и ресурсоёмкости решений

* Выстраивание процессов под рост ML-направления и команды

Ожидания

* Уверенный Python для ML-разработки

* Продакшен-опыт ML (end-to-end)

* Опыт работы с крупными текстовыми датасетами

* Понимание trade-offs между качеством моделей, скоростью и стоимостью эксплуатации

* Опыт внедрения и поддержки ML-решений в реальных продуктах

* Системное мышление и готовность брать ответственность за архитектуру

Технологический профиль

* Python как основной язык ML-разработки

* Современные ML / NLP-подходы

* Работа с промышленными СУБД и аналитическими хранилищами

* Контейнеризация и оркестрация

* Эксплуатация ML-решений в распределённой среде

* Работа с вычислительными ресурсами (CPU / GPU)

Кого мы не ищем

* Специалистов без опыта вывода ML-моделей в production

* Ролей, ориентированных только на исследование без ответственности за результат

* Кандидатов, которым нужен строго заданный ТЗ без архитектурных решений

Почему эта роль интересна

* Возможность построить ML-направление с нуля

* Работа с большими объёмами данных и нетривиальными задачами

* Существенное влияние на архитектуру и технические решения

* Долгосрочный, стабильный контекст

* Конкурентная компенсация и гибкий формат работы

Процесс

1️⃣ Первичное знакомство

2️⃣ Техническое интервью

3️⃣ Финальная встреча