О компании
Nebius создаёт новую эру облачной инфраструктуры для глобальной AI-экономики. Мы строим full-stack AI cloud платформу, которая поддерживает разработчиков и предприятия от данных и обучения моделей до продакшн-деплоя, без затрат и сложности создания крупной собственной AI/ML инфраструктуры. Создано инженерами для инженеров. От масштабной оркестрации GPU до оптимизации инференса — мы решаем сложные задачи в области compute, storage, networking и прикладного AI. Компания торгуется на Nasdaq (NBIS), штаб-квартира в Амстердаме, глобальное присутствие с R&D хабами в Европе, Великобритании, Северной Америке и Израиле. Команда 1500+ человек, включая сотни инженеров с глубокой экспертизой в hardware, software и AI R&D.
Мы ищем Senior ML Engineer в быстрорастущую команду, строящую agent-native поисковую платформу для AI-систем — формирующийся слой доступа к веб-данным для AI. Вы будете разрабатывать и внедрять ML-модели, обеспечивающие retrieval, ranking и indexing в масштабе, помогая AI-системам получать свежую и достоверную информацию в реальном времени. Это high-impact роль в продакшн-системе, работающей 24x7, с задачами, сопоставимыми по масштабу с крупномасштабным веб-поиском.
Задачи
•Проектировать, обучать и внедрять ML-модели для retrieval, reranking и search relevance в продакшене
•Создавать и оптимизировать embedding-based indexing и крупномасштабные retrieval-системы
•Разрабатывать модели, поддерживающие crawling, data selection и content understanding
•Определять и улучшать метрики качества для agent-native search, строить пайплайны оценки
•Работать с системами, функционирующими в очень большом масштабе, включая высокопроизводительные query workloads
•Тесно сотрудничать с инженерными командами для интеграции ML-моделей в продакшн-сервисы
•Анализировать трейд-оффы производительности по latency, качеству и стоимости
•Экспериментировать с современными техниками в области search, retrieval и LLM-интегрированных систем
•Участвовать в продуктовых и архитектурных решениях в быстро меняющемся окружении
Обязательно (must-haves)
•5+ лет опыта в software engineering или applied machine learning
•Сильные навыки программирования на Python, Go или C++
•Подтверждённый опыт внедрения ML-моделей в продакшн-системы
•Практический опыт с retrieval, ranking, recommendation или похожими ML-задачами
•Глубокое понимание machine learning и современных техник deep learning
•Опыт работы с крупномасштабными системами данных и высокопроизводительными средами
•Умение проектировать фреймворки оценки и определять значимые метрики моделей
•Продуктовое мышление с фокусом на влияние и итерации
•Сильные навыки решения проблем и работы в распределённой команде
Желательно (nice-to-haves)
•Опыт с поисковыми системами или крупномасштабным information retrieval
•Знакомство с embeddings, transformers и современными NLP-системами
•Опыт работы с LLM-powered или agent-based системами
•Вклад в open-source проекты, технические публикации или выступления на конференциях
•Участие в соревновательном ML (например, Kaggle) или другие сигналы сильных технических навыков
Условия
•Конкурентная компенсация
•Карьерный рост и возможности обучения
•Гибкость и ownership
•Коллаборативная и инновационная культура
•Возможность работать над значимыми AI-проектами
•Международная среда и талантливые команды
