Senior ML Engineer@ Tripster

30K $/мес
оценка на руки
Опубликовано 20.09.2026

О позиции

Tripster — это TravelTech-сервис для онлайн-бронирования экскурсий и туров по всему миру. Сейчас мы находимся на этапе активного запуска AI-направления и внедрения Machine Learning и LLM-решений в ключевые продукты (поиск, рекомендации, ценообразование и чат-боты). Мы ищем Senior ML Engineer, который не просто «обучит модель», а возьмет на себя ответственность за создание ML-направления внутри компании: от первых пайплайнов до полноценной высоконагруженной продакшн-системы.

Чем вы будете заниматься

  • Полный цикл ML-решений: от исследования и генерации фичей до обучения моделей (ранжирование, классический ML) и внедрения векторного поиска.
  • Production & Engineering: деплой моделей, создание API-сервисов, организация batch и online-инференса, настройка мониторинга и оптимизация latency.
  • Архитектура: проектирование ML-систем, выбор технологического стека и автоматизация процессов с нуля.
  • LLM & AI: интеграция LLM через API, внедрение RAG-систем, промпт-инжиниринг и оценка качества.
  • Валидация: проведение A/B-тестов и подбор метрик для проверки качества гипотез.

Требования

  • Работал в роли ML Engineer / Applied ML Engineer / Senior DS от 2 лет.
  • Шаришь за Python и понимаешь весь жизненный цикл ML.
  • Самостоятельно заворачивал модель в сервис и умеешь работать с Docker, Kubernetes, Airflow.
  • Хорошо знаешь SQL и имеешь опыт работы с аналитическими БД (Postgres, ClickHouse).
  • Способен выстраивать процессы там, где их еще нет.

Будет плюсом

  • Опыт с ElasticSearch, LLM (OpenAI/Claude/YandexGPT) и RAG-системами.

Что мы предлагаем

  • Полная занятость в удаленном формате.
  • Зарплата обсуждается на собеседовании.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
8.5
8.5 из 10
оценка совпадения

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое понимание и опыт работы с Python и библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch, для разработки и внедрения сложных ML-моделей.

Способность эффективно управлять контейнеризированными приложениями с использованием Docker и Kubernetes, чтобы обеспечить масштабируемость и надежность ML-систем.

Опыт проектирования и реализации пайплайнов данных с помощью Apache Airflow, что позволяет автоматизировать рабочие процессы и оптимизировать процессы обработки данных.

Самостоятельность и проактивный подход в удаленной работе, позволяющие успешно вести проекты и взаимодействовать с командой без постоянного контроля.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Senior ML Engineer (Сейчас)Lead ML Engineer (1–2 года)ML Architect (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$10B
Годовой рост
12.5%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonMachine LearningDocker
Растущий спрос
TensorFlowPyTorchData Engineering
Снижающийся спрос
NumPy (для базовых задач)Matlab

Тренды отрасли

Рост использования AutoML
Согласно последним исследованиям, 40% компаний в России внедряют AutoML для ускорения разработки моделей.
Увеличение применения MLOps
Согласно данным, 55% организаций внедрили MLOps для улучшения процессов развертывания и управления моделями.

Новости TravelTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев