RedLab

Middle+ / Senior ML-инженер

От 260 000 RUR
  • Санкт-Петербург
  • Более 6 лет
  • Машинное обучение
  • PostgreSQL
  • Python
  • SQL
  • Numpy
  • Linux
  • Git
  • Clickhouse

RedLab — глобальная ИТ-компания. Мы входим в международный холдинг Litota Group и предоставляем экспертизу для реализации самых амбициозных ИТ-проектов. Наше главное преимущество — команда высококвалифицированных специалистов со всего мира, которых объединяет любовь к своему делу.

Мы не просто закрываем вакансии: мы обогащаем команды клиентов ценнейшим опытом экспертов, самостоятельно реализуем проекты и создаем ИТ-продукты, которые меняют рынки.

Наша репутация — это наши результаты:

  • 🥇 1 место — Аутстаффинг / B2B (микро/малый/средний бизнес), 2024

  • 🥉 3 место — Аутстаффинг / B2B (корпоративный сектор), 2024

  • 300+ успешных проектов

  • 92% постоянных клиентов

Наши клиенты: УБРиР, Vileda, Hyundai, Брусника, VK, Ростелеком, Еврохим, ГринМани, Doubletapp, НЛМК и другие лидеры рынка.

Мы разрабатываем продукты для ведущих российских банков и крупнейших корпораций. Присоединяйся к нам, чтобы работать на самых интересных и значимых проектах в IT-индустрии страны!

Мы ищем ML-инженера для аутстафф направления для работы над масштабными ИТ-проектами, в том числе международного уровня, в

Задачи:

  • Исследовать и применять математические и ML-методы для решения прикладных бизнес-задач, выбирать оптимальные алгоритмы под специфику данных и целей.

  • Разрабатывать и обучать ML-модели (RecSys, модели оттока, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения).

  • Строить end-to-end ML-пайплайны: от проверки гипотез и анализа данных до обучения, валидации и выбора лучших моделей или ансамблей.

  • Реализовывать production-ready решения: подготовка моделей к эксплуатации, оптимизация инференса (скорость, стабильность, масштабируемость).

  • Интегрировать ML-решения в существующую ИТ-инфраструктуру (API, брокеры сообщений, хранилища данных).

  • Оптимизировать производительность и масштабируемость ML-решений для высоконагруженных систем.

  • Настраивать мониторинг технических и качественных метрик моделей.

  • Взаимодействовать с инженерами, аналитиками и продуктовыми командами.

Требования:

  • Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет.

  • Python — продвинутый уровень (от 5 лет), умение писать чистый и поддерживаемый production код (OOP, SOLID).

  • Знание фреймворков FastAPI/Django/Flask

  • Глубокое понимание теоретической базы ML: основные задачи, методы, метрики, математическая статистика и теория вероятностей.

  • Практический опыт классического ML и бустингов: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM.

  • Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers;

  • задачи NLP/NER, работа с текстовыми данными.

  • Опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов.

  • Практическая работа с LLM-инструментами и агентными фреймворками: LangChain, LangGraph (или аналогичные)

  • Опыт подготовки моделей к продакшену:

  • Docker, CI/CD

  • Хорошее знание Linux.

  • Опыт работы с векторными базами данных: Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector.

  • Умение работать с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ)

  • Понимание принципов MLOps и мониторинга (включая Grafana).

Мы предлагаем:

  • Удаленную работу - возможность работать из любого города.

  • Заключение договора гражданско-правового характера.

  • Важно! Оплата за фактически отработанное время на проекте, выплата осуществляется в российских рублях.

  • Интересные и уникальные проекты - в финансовой и промышленной сферах.

Мы предоставляем сложные, но стабильные проекты с современным стеком. Ты фокусируешься на коде и архитектуре, а мы берем на себя переговоры с заказчиком, решение бюрократических вопросов и защиту твоего спокойствия и интересов.

Твоя зона ответственности — качественный продукт, наша — надежная поддержка и своевременная оплата.

Этапы отбора:

Мы уважаем твое время, поэтому наш процесс отбора максимально прозрачен:

Анкета – знакомство с твоим опытом.

Первичное интервью – расскажем о проектах, узнаем друг друга.

Техническое интервью – обсуждение твоих навыков и кейсов.

Оффер – выходим с предложением о сотрудничестве.

Откликайся на вакансию и становись экспертом в сильной команде!