Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
machine learning engineer for frontier AI coding models
выше рынка на 456,7%
вакансия
1 149 811 ₽
в среднем
206 551 ₽
мэтч
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансией
подготовьтесь к отклику
ai-инструменты
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Synthires develops software and conducts advanced AI research and evaluation projects focused on frontier AI coding models.
задачи
Use frontier AI coding agents to complete and evaluate complex machine learning and AI engineering tasks;
Review AI-generated implementations involving model training, inference systems, MLOps, and LLM applications;
Identify bugs, edge cases, performance bottlenecks, and implementation failures;
Compare outputs from multiple AI coding models and evaluate their technical strengths and weaknesses;
Apply professional engineering judgment to realistic machine learning engineering workflows;
Provide structured technical feedback to improve AI-generated code quality and model performance;
Collaborate with technical reviewers to maintain consistent evaluation standards.
требования
2+ Years of professional Machine Learning Engineering experience;
Experience building production machine learning systems, model deployment infrastructure, LLM applications, or AI-powered products;
Regular experience using AI coding tools such as Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, Gemini CLI, or similar coding agents;
Strong understanding of machine learning workflows, model deployment, inference systems, and MLOps;
Ability to evaluate AI-generated machine learning implementations and engineering tradeoffs;
Strong programming skills in Python and modern machine learning frameworks;
Excellent analytical, problem-solving, and written communication skills;
Nice to have: Experience deploying machine learning systems into production environments, experience with PyTorch, TensorFlow, JAX, or similar ML frameworks, experience building or evaluating LLM applications, AI agents, or generative AI systems, familiarity with cloud platforms, CI/CD pipelines, Docker, Kubernetes, or distributed ML infrastructure, prior experience with AI model evaluation or code review projects.