valantic

Machine learning engineer in Data & AI

Коротко

Роль ML-инженера в домене Data & AI в международной консалтинговой компании, занимающейся проектированием, развёртыванием и поддержкой production-grade ML систем для клиентов из разных отраслей. Требуется опыт 3-6 лет (middle) в ML engineering, экспертиза в Python/ML-стеке, MLOps, облачных ML-средах и GenAI технологиях. Работа гибридная в Лиссабоне, в команде из Cloud, Data и AI Engineering.

Описание
Вас ждёт динамичная, сложная и разнообразная рабочая среда в домене Data & AI, где вы будете участвовать в инновационных проектах клиентов из различных отраслей. Вы станете частью гибридной международной команды экспертов, объединяющей техническое мастерство с консалтинговым.
Задачи
•Разработка и проектирование масштабируемых Data & AI решений — от архитектуры и реализации до интеграции в production-среды.
•Активное участие в agile-проектах, ответственность за подпроекты.
•Тесное сотрудничество с коллегами из Cloud, Data и AI Engineering или Consulting.
Требования
•Степень в области Computer Science, Informatics, Data Science, Mathematics или смежной области.
•Mid-Level: 3–6 лет профессионального опыта в ML engineering.
•Senior: 6+ лет опыта с подтверждённым опытом проектирования, развёртывания и поддержки production-grade ML систем и автоматизированных пайплайнов обучения.
•Экспертиза в Python и его ML-экосистеме (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), SQL, обучение моделей, hyperparameter tuning, feature engineering, автоматизированные пайплайны (Apache Airflow), MLOps фреймворки (MLflow, Metaflow), развёртывание моделей (ONNX), мониторинг моделей.
•Опыт работы с облачными ML-средами (Azure, AWS), контейнеризованными/серверлесс развёртываниями, infrastructure-as-code и CI/CD пайплайнами для ML-процессов.
•Экспертиза в software engineering, проектировании API и микросервисов, инструментах мониторинга (Splunk, Prometheus, Grafana), а также лучших инженерных практиках: CI/CD пайплайны, Git, автоматизированное тестирование, agile-методологии.
•Data & Generative AI: практические знания качества данных, реляционных/NoSQL баз данных; опыт с GenAI фреймворками (например, LangChain, Spring AI) и техниками, такими как prompt engineering или семантический поиск; регулярное использование AI-ассистированных инструментов для написания кода.
•Свободный английский язык.
•Сильные навыки командной работы и межкультурной коммуникации.
•Самостоятельный, структурированный стиль работы.
•Прагматичное, ориентированное на решение и аналитическое мышление.
Условия
•Профессиональная среда со сложными национальными и международными цифровыми проектами для известных клиентов и "скрытых чемпионов".
•Увлечённая команда с настроем Can-Do Attitude, которая встретит вас с открытыми объятиями.
•Современная рабочая среда с ощущением комфорта.
•Возможности развития, подходящие именно вам.
•Гибкий график работы, привлекательные бенефиты и, конечно, много удовольствия от работы.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте