ML-инженер для R&D-проекта по AEO/GEO@ Topface Media

150K ₽–350K ₽/мес
Опубликовано 05.06.2026

О позиции

Проект Topface Media ищет ML-инженера для работы над R&D-проектом по AEO/GEO. Ваша задача заключается в построении детерминированной методики реализации видимости в AI-ответах, таких как Perplexity, Алиса, ChatGPT Search и Google AI Overviews. Вы будете работать с векторными представлениями и автоматизировать процессы в n8n или аналогичных инструментах.

Чем вы будете заниматься

  • Разработка и реализация методик AEO/GEO для повышения видимости AI-ответов.
  • Работа с векторными представлениями для оптимизации обработки данных.
  • Автоматизация процессов с использованием n8n или аналогичных платформ.
  • Анализ и тестирование алгоритмов для улучшения качества AI-ответов.
  • Сотрудничество с командой R&D для достижения поставленных целей.

Требования

  • Опыт работы в области машинного обучения и AI не менее 2 лет.
  • Знание методов AEO/GEO и их применения в AI.
  • Опыт работы с векторными представлениями и алгоритмами обработки данных.
  • Знание инструментов автоматизации, таких как n8n.
  • Способность работать в команде и достигать поставленных целей.

Будет плюсом

  • Опыт работы с Perplexity, Алиса, ChatGPT Search.
  • Знание Python и библиотек для машинного обучения.
  • Опыт работы в стартапах или R&D-проектах.

Что мы предлагаем

  • Заработная плата от 150 000 до 350 000 ₽ в месяц.
  • Удалённая работа с гибким графиком.
  • Возможности для профессионального роста и развития.
  • Работа в дружной команде профессионалов.
  • Участие в интересных и инновационных проектах.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
7.5
7.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересный проект в области AI с конкурентной зарплатой и возможностью удалённой работы. Однако, описание вакансии могло бы быть более детализированным в части требований и обязанностей.

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое понимание методов машинного обучения и практический опыт работы с Python для реализации алгоритмов. Знание библиотек, таких как TensorFlow и scikit-learn, будет большим плюсом.

Способность к самоорганизации и дисциплине в удаленной работе, что позволяет эффективно управлять временем и задачами без постоянного контроля со стороны руководства.

Опыт работы с векторными представлениями данных и инструментами автоматизации, такими как n8n, для оптимизации процессов обработки данных и интеграции различных ML-решений.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

ML-инженер для R&D-проекта по AEO/GEO (Сейчас)Старший ML-инженер или технический лидер (1–2 года)Руководитель отдела машинного обучения (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026
$117B
Годовой рост
38.5%
Внедрение AI
50%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
Machine LearningAIVector Representations
Растущий спрос
Deep LearningNatural Language Processing (NLP)Data Engineering
Снижающийся спрос
Traditional Statistical AnalysisRule-Based Systems

Тренды отрасли

Рост применения автоматизированного обучения
Ожидается, что к 2026 году 60% компаний будут использовать автоматизированные платформы для разработки моделей машинного обучения.
Увеличение важности этики в AI
По данным исследований, 70% организаций планируют внедрить этические стандарты в разработку AI до конца 2025 года.

Новости AI/Big Data

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев