ML-инженер

Мы, Reputation House, — глобальная IT-компания, где технологии встречаются с талантами для переосмысления управления онлайн-репутацией. Мы верим, что сердцем любых инноваций являются люди, и именно поэтому инвестируем в создание сильной и перспективной команды.

Совсем недавно наша компания стала победителем Stevie Awards for Great Employers 2025 в номинации Engagement/Happiness Team of the Year. Эта номинация отмечает значимые успехи компаний, которые внедряют эффективные инициативы по повышению вовлечённости и благополучия сотрудников на рабочих местах

И теперь 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!