Staff Applied ML Engineer — разработка систем Agentic Search@ Nebius
О позиции
Компания Nebius ищет Staff Applied ML Engineer для разработки систем Agentic Search. Ваша задача будет заключаться в проектировании и улучшении систем поиска и извлечения информации на основе машинного обучения, а также в разработке агентов, работающих на основе LLM. Вы будете оптимизировать ранжирование и релевантность, а также строить масштабируемую AI-инфраструктуру для производственного использования.
Чем вы будете заниматься
- Проектирование и улучшение ML-систем для поиска и извлечения информации.
- Разработка LLM-агентов для повышения эффективности поиска.
- Оптимизация алгоритмов ранжирования и релевантности.
- Создание и поддержка масштабируемой AI-инфраструктуры.
- Работа в команде над инновационными проектами в области машинного обучения.
Требования
- Опыт работы в области машинного обучения не менее 5 лет.
- Глубокие знания в области разработки систем поиска и извлечения информации.
- Опыт работы с LLM и оптимизацией алгоритмов.
- Знания в области AI-инфраструктуры и ее масштабирования.
- Способность работать в команде и управлять проектами.
Будет плюсом
- Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure).
- Знание современных языков программирования (Python, Java).
- Опыт работы с большими данными и распределенными системами.
Что мы предлагаем
- Конкурентная заработная плата и возможности для роста.
- Удаленная работа с гибким графиком.
- Доступ к современным технологиям и инструментам.
- Поддержка в обучении и развитии профессиональных навыков.
- Участие в интересных и инновационных проектах в области AI.
Вакансия предлагает интересные задачи в области машинного обучения с конкурентоспособной зарплатой. Хорошие условия для профессионального роста.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в области машинного обучения и опыт работы с LLM, включая библиотеки Python, такие как TensorFlow и PyTorch.
Способность самостоятельно управлять проектами в удаленном режиме, включая эффективное планирование и приоритизацию задач.
Опыт в разработке и оптимизации AI-инфраструктуры на Java, с акцентом на построение масштабируемых решений для производственного использования.
Критическое мышление и аналитический подход к улучшению систем поиска, включая экспертизу в области алгоритмов ранжирования и релевантности.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/Big Data
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев