Обязанности:
Мы — Reputation House — глобальная IT-компания, в которой технологии и таланты объединяются, чтобы переосмыслить управление репутацией в Интернете. Мы верим, что в основе любой инновации лежат люди, и поэтому инвестируем в создание сильной, дальновидной команды. В 2025 году мы получили международное признание Stevie Awards for Great Employers 2025 победив в номинации Engagement / Happiness Team of the Year. Сейчас мы ищем опытного ML Engineer, который возьмёт на себя разработку и внедрение моделей машинного обучения. У тебя будет полный цикл задач: от подготовки данных и построения моделей до их оптимизации. Если тебе нравится выстраивать процессы, держать всё под контролем и находить лучшие решения для компании — присоединяйся к нам! Чем предстоит заниматься: Разработка, установка и настройка моделей машинного обучения и глубокого обучения (Deep Learning, NLP, CV, Recommendation Systems). Обучение и оптимизация моделей, подбор архитектуры под задачу и данные. Эксперименты с современными моделями: BERT, Transformer, Diffusion, SOTA CV-модели. Разработка пайплайнов для обработки данных, подготовки признаков и автоматизации обучения. Внедрение ML-моделей в продакшн (ONNX, PyTorch, Hugging Face, Docker, Airflow, Spark). Мониторинг качества моделей и A/B тестирование для оценки влияния на бизнес-метрики. Консультации команды по лучшим практикам обучения моделей и применению современных ML-алгоритмов. Что нам важно: Опыт работы ML Engineer / Deep Learning Engineer / AI Engineer ≥ 3 лет. Глубокое понимание архитектур нейронных сетей, алгоритмов обучения и оптимизации. Практический опыт работы с RecSys, NLP, CV, Diffusion, Transformer, LLM. Умение самостоятельно разворачивать и обучать модели, включая настройку гиперпараметров. Опыт работы с ML-пайплайнами и продакшн-инфраструктурой (Docker, Airflow, Spark, Hadoop, ONNX, FAISS). Владение Python, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Scikit-Learn, NumPy, Pandas. Опыт работы с A/B тестированием, мониторингом метрик и улучшением бизнес-показателей. Английский язык B2+ для чтения документации и работы с современными ML-библиотеками. Будет плюсом: Опыт внедрения Reinforcement Learning для систем рекомендаций. Опыт работы с генеративными моделями и Diffusion. Участие в open-source проектах или публикации научных статей в ML. Опыт наставничества и руководства небольшой командой ML-инженеров. Мы предлагаем Конкурентную заработную плату в USD или USDT, по итогам собеседования Работу с масштабными данными и современными технологиями. Возможность участия в разработке высоконагруженных ML-систем с миллионами пользователей. Гибкий график и удалённую работу. Доступ к внутреннему корпоративному университету и базе знаний. Если тебя заинтересовала наша вакансия, будем рады получить твое резюме, сопроводительное письмо и информацию о ваших зарплатных ожиданиях!Похожие вакансии