Автоспот

Senior ML-инженер

Коротко

Senior ML-инженер в Autospot (онлайн-площадка для подбора автомобилей, резидент Сколково) в Москве, с гибким графиком офис/удалёнка. Роль включает полный цикл разработки ML-решений — от постановки задачи до деплоя и A/B-тестов, построение мультиагентных систем, а также руководство командой ML-инженеров с наймом и обучением. Требуется уверенное владение Python с классическим ML-стеком, знание мат. статистики, опыт с моделями классификации/кластеризации/рекомендаций и понимание трансформерных архитектур (BERT, bi/cross-encoder).

О компании
Привет! Меня зовут Дмитрий, директор по информационным технологиям. Мы ищем к себе в команду ML-инженера!
Autospot - аккредитованная IT компания, а также резидент "Сколково". Мы - онлайн площадка, которая помогает подобрать автомобиль на выгодных для пользователя условиях. У нас можно выполнить поиск по конкретной модели, сравнить цены, приобрести транспортное средство с максимальной скидкой, а также воспользоваться сервисом, который позволяет клиентам находить самые выгодные предложения на плановое/внеплановое техническое обслуживание у официальных дилеров и записываться к ним онлайн.
Твои задачи будут
•Подбор инструментов для решения продуктовых ML задач;
•Разработка ML моделей для классификации, кластеризации, рекомендации;
•Тестирование и валидация разработанных решений;
•Ведение полного цикла разработки ML-решений: постановка задачи с заказчиком, сбор и подготовка данных, обучение моделей, деплой в прод, A/B-тесты и анализ результатов;
•Настройка и улучшение ML-инфраструктуры и пайплайнов;
•Построение мультиагентных систем (MAS) для решения продуктовых задач;
•Руководство командой ML инженеров, наем, обучение, оценка работы.
Твои обязательные навыки должны быть
•Уверенное владение Python с классическим ML-стеком;
•Умение писать качественный и поддерживаемый код, понятный не только тебе;
•Уверенное знание мат. статистики. Умение работать с метриками и A/B-тестами;
•Практический опыт разработки и внедрения моделей кластеризации, классификации и рекомендаций;
•Понимание трансформеров:
•BERT-like архитектуру;
•Representation learning;
•Bi-encoder / cross-encoder подходы.
Будет плюсом
•Опыт работы с распознаванием изображений;
•Опыт дообучения моделей: LoRA / PEFT или аналогичные техники;
•Опыт оптимизации inference (quantization, distillation);
•Опыт построения датасетов для matching-задач;
•Опыт работы с highload ML-системами;
•Опыт few-shot learning;
•Опыт построения RAG систем;
•Опыт градиентного бустинга;
•Опыт работы с MCP;
•Опыт построения MAS.
Мы предлагаем
•Полное соблюдение ТК РФ с первого дня, "белая" заработная плата;
•Востребованный стек;
•В компании отсутствует бюрократия, общаемся на "ты";
•Хорошая и отзывчивая команда;
•Гибкий график (начало рабочего дня с 9 - 10);
•ДМС;
•Удаленная работа или работа в офисе (по желанию);
•Корпоративный футбол (оплачиваем аренду площадки в МСК для игры в футбол);
•Проводим корпоративные мероприятия (в офисе и выездные);
•Аккредитованная IT-компания.

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