Senior ML-инженер (Python)@ RedLab

50K ₽–80K ₽/мес
подтверждённая · ниже рынка
Опубликовано 12.03.2026

О позиции

Мы ищем Senior 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 выбирать оптимальные алгоритмы под специфику данных и целей, а также разрабатывать и обучать ML-модели, такие как RecSys, модели оттока, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения.

Чем вы будете заниматься

  • 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 (скорость, стабильность, масштабируемость).
  • 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.
  • Задачи NLP/NER, работа с текстовыми данными.
  • Опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов.
  • 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 в финансовой или промышленной сферах.
  • Знание других языков программирования.
  • Опыт работы с большими данными.

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.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
7.8
7.8 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи и конкурентную зарплату, но требует значительного опыта и навыков. Условия работы хорошие, но могут быть требования к высокой квалификации.

Требования к языку
RussianNative
English(опционально)B2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокие знания в области Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, что позволит эффективно разрабатывать и оптимизировать модели.

Способность работать в удаленном режиме, проявляя высокую степень самодисциплины и организации, чтобы успешно управлять временем и проектами без постоянного контроля.

Опыт работы с CI/CD для ML-проектов, включая использование Docker для контейнеризации приложений, что позволит быстро разворачивать и тестировать модели в продакшене.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Senior ML-инженер (Python) (Сейчас)Lead ML-инженер (1–2 года)Главный специалист по машинному обучению (3–5 лет)

Обзор рынка

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

Навыки и требования

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

Тренды отрасли

Рост использования облачных ML-платформ
Около 60% компаний в России переходят на облачные решения для ML, что позволяет сократить время разработки.
Интеграция ML в бизнес-процессы
80% компаний внедряют ML для автоматизации бизнес-процессов, что увеличивает эффективность на 30%.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев

Похожие вакансии
Системный аналитик — проектирование API и интеграционных сценариев
180K ₽–280K ₽
Системный аналитик — проектирование API и интеграций
Компания·180K ₽–280K ₽
Senior Product Owner — интеграция и экосистема
B2B Travel-Tech Platform·6K ₽–6K ₽
QA Engineer — автоматизация на Java
Крупный коммерческий банк·330K ₽–350K ₽
Джуниор / Миддл Разработчик RPA — автоматизация бизнес-процессов
Sherpa Robotics·80K ₽
Lead QA Engineer — TypeScript
IREV·3K ₽–4K ₽
Lead QA Engineer — TypeScript
IREV·3K ₽–4K ₽
Legal Counsel — Telecom Regulatory Counsel
deeplay·Удалённо
Junior Chatbot Developer
Mindrift·120K ₽–149K ₽
Junior Chatbot Developer — Mindrift и искусственный интеллект
Mindrift·5K ₽
Senior Golang Engineer — разработка платформы данных
345K ₽–429K ₽
Старший T&D партнёр — обучение и развитие в корпоративном центре
Авито·Удалённо
Director of UX Design
HelloFresh·198K ₽–246K ₽
iOS Team Lead для финансовой платформы TradingView
TradingView·515K ₽–640K ₽
Руководитель службы маркетинга — развитие ассортимента и CRM
Теремок·600K ₽–1.2M ₽