machine learning engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Maze строит прорывные приложения больших языковых моделей и ИИ-агентов в кибербезопасности. Вам нужно будет проектировать и внедрять системы оценки для измерения производительности агентов, владеть полным циклом от экспериментов до продакшена с созданием масштабируемых систем, интегрировать возможности машинного обучения с продуктовыми командами в клиентские функции, непрерывно улучшать ИИ-агентов через эксперименты, инженерию промптов и архитектурные доработки, масштабировать инфраструктуру машинного обучения с мониторингом и инструментами, сотрудничать с техническим директором и наставлять младших инженеров через код-ревью и обмен опытом.

• 5+ лет опыта создания и масштабирования систем машинного обучения в продакшене с переходом от экспериментов к клиентским развертываниям
• Глубокие знания классических нейронных сетей и основ глубокого обучения до специализации на больших языковых моделях и трансформерах
• Опыт построения систем машинного обучения для реальных бизнес-задач с интеграцией классификации, предсказаний или рекомендаций в продукты
• Опыт работы в нескольких компаниях с пониманием, что строить, а что покупать, и избежанием переусложнения
• Сильный Python с гибкостью в фреймворках машинного обучения, включая LangChain, системы оценки и оркестрацию вроде Temporal
• Умение работать автономно с регулярными чек-инами и руководством
• Опыт тесного взаимодействия с продуктовыми командами и перевода техвозможностей в бизнес-ценность
• Будет плюсом опыт с ИИ-агентами, большими языковыми моделями или генеративным ИИ, знания в кибербезопасности, работа в ML-центричных компаниях, современные практики MLOps и облачная инфраструктура, оптимизация моделей и контроль затрат на ИИ

• Работа напрямую с техническим директором на передовой инфраструктуре машинного обучения с автономией в решениях
• Команда экспертов из Big Tech и scale-up с опытом приобретений и IPO
• Пути роста до главы ML-инженерии, технического лида, клиентских ролей или senior-индивидуального контрибьютора