ML engineer (LLM quantization & optimization) 220 000

220K ₽–450K ₽/мес
Опубликовано 01.09.2026

О позиции

Мы ищем ML Engineer, который будет сосредоточен на разработке и оптимизации алгоритмов, ускоряющих вывод больших языковых моделей (LLM). Ваша работа будет напрямую влиять на задержку, эффективность затрат и масштабируемость систем ИИ производственного уровня.

Чем вы будете заниматься

  • Разработка алгоритмов для оптимизации вывода LLM.
  • Анализ и улучшение производительности существующих моделей.
  • Работа с командами для интеграции алгоритмов в производственные системы.
  • Оптимизация затрат на вычисления и ресурсы.

Требования

  • Опыт работы с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения.
  • Знание Python и библиотек для работы с ИИ (например, TensorFlow, PyTorch).
  • Опыт работы с большими данными и распределенными системами.
  • Способность работать в команде и эффективно общаться с другими специалистами.

Что мы предлагаем

  • Конкурентоспособная зарплата от 220 000 до 450 000 ₽ в месяц.
  • Работа в офисе с командой профессионалов.
  • Возможности для профессионального роста и развития.
  • Интересные проекты в области ИИ и машинного обучения.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
6.5
6.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает конкурентоспособную зарплату и интересные задачи в области машинного обучения, однако не указаны конкретные условия работы и детали о компании.

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое понимание алгоритмов квантования и оптимизации для больших языковых моделей, особенно с использованием TensorFlow и PyTorch.

Способность работать в офисной среде с акцентом на совместную работу в команде, чтобы эффективно интегрировать алгоритмы в существующие системы.

Опыт анализа производительности моделей машинного обучения с акцентом на снижение задержек и оптимизацию затрат, что требует критического мышления и навыков решения проблем.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

ML инженер (квантование и оптимизация LLM) (Сейчас)Старший ML инженер (1–2 года)Технический руководитель по машинному обучению (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$30B
Годовой рост
11.5%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+200%

Навыки и требования

Обязательные
PythonTensorFlowPyTorch
Растущий спрос
Data EngineeringNatural Language Processing (NLP)MLOps
Снижающийся спрос
RMATLAB

Тренды отрасли

Оптимизация моделей машинного обучения
С увеличением объема данных, компании активно инвестируют в оптимизацию моделей, что приводит к росту на 30% в использовании методов квантования и компрессии.
Интеграция AI в бизнес-процессы
По данным Gartner, 60% организаций внедряют AI для автоматизации процессов, что создает спрос на специалистов, способных интегрировать ML в существующие системы.

Новости AI Optimization

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев