ML-инженер (Python) в RedLab@ RedLab

50K ₽–80K ₽/мес
Опубликовано 30.03.2026

О позиции

Мы ищем ML-инженера (Python) для работы в компании RedLab. Ваша задача будет заключаться в исследовании и применении математических и ML-методов для решения прикладных бизнес-задач. Вы будете разрабатывать и обучать ML-модели, строить end-to-end ML-пайплайны и интегрировать ML-решения в существующую ИТ-инфраструктуру.

Чем вы будете заниматься

  • Исследовать и применять математические и ML-методы для решения прикладных бизнес-задач.
  • Разрабатывать и обучать ML-модели (RecSys, модели оттока, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения).
  • Строить end-to-end ML-пайплайны: от проверки гипотез и анализа данных до обучения, валидации и выбора лучших моделей или ансамблей.
  • Реализовывать production-ready решения: подготовка моделей к эксплуатации, оптимизация инференса.
  • Интегрировать ML-решения в существующую ИТ-инфраструктуру (API, брокеры сообщений, хранилища данных).
  • Оптимизировать производительность и масштабируемость ML-решений для высоконагруженных систем.
  • Настраивать мониторинг технических и качественных метрик моделей.
  • Взаимодействовать с инженерами, аналитиками и продуктовыми командами.

Требования

  • Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет.
  • Python — продвинутый уровень (от 5 лет), умение писать чистый и поддерживаемый production код (OOP, SOLID).
  • Знание фреймворков FastAPI/Django/Flask.
  • Глубокое понимание теоретической базы ML: основные задачи, методы, метрики, математическая статистика и теория вероятностей.
  • Практический опыт классического ML и бустингов: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM.
  • Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers.
  • Практическая работа с LLM-инструментами и агентными фреймворками: LangChain, LangGraph (или аналогичные).
  • Опыт подготовки моделей к продакшену; Docker, CI/CD.
  • Хорошее знание Linux.
  • Опыт работы с векторными базами данных: Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector.
  • Умение работать с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ).
  • Понимание принципов MLOps и мониторинга (включая Grafana).

Будет плюсом

  • Опыт работы с высоконагруженными системами.
  • Знание английского языка на техническом уровне.

Что мы предлагаем

  • Удаленную работу — возможность работать из любого города.
  • Интересные и уникальные проекты в финансовой и промышленной сферах.
  • Комфортную рабочую атмосферу.
  • Заключение договора ГПХ, сдельная основа (аутстафф).
  • Full-time занятость.
  • Важно! Оплата за фактически отработанное время на проекте, выплата осуществляется в российских рублях.
Диапазон зарплаты
Почему эта вакансия
7.4
7.4 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области ML и возможность удаленной работы. Однако, зарплата не указана, что может быть минусом для некоторых кандидатов.

Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Требования к языку
RussianNative
English(опционально)B2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокие знания в Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, для разработки и обучения ML-моделей.

Способность самостоятельно управлять проектами в удаленном формате, включая эффективное планирование задач и соблюдение сроков, что особенно важно в распределенной команде.

Опыт работы с FastAPI для создания и развертывания ML-решений, а также знание Docker для контейнеризации приложений, что позволяет интегрировать ML-пайплайны в существующую ИТ-инфраструктуру.

Ресурсы для обучения

Документация по FastAPIГайд

Карьерный путь

ML-инженер (Python)(Сейчас)Старший ML-инженер(1-2 года)Руководитель команды ML(3-5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026
$8.5B
Годовой рост
15.2%
Внедрение AI
70%
Инвестиции
+120%
Спрос на кадры
+40%
Средняя ЗП
180K ₽

Навыки и требования

Обязательные
PythonMachine LearningDeep Learning
Растущий спрос
TensorFlowKerasPyTorch
Снижающийся спрос
Scikit-learnTheano

Тренды отрасли

Рост применения NLP
Согласно исследованиям, использование технологий NLP в России увеличилось на 35% за последние два года, что открывает новые возможности для ML-инженеров.
Увеличение автоматизации процессов
Около 60% компаний в России планируют внедрить автоматизацию с использованием машинного обучения в ближайшие 3 года, что способствует росту спроса на специалистов.

Новости отрасли

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев