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
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Группа Rubytech производит программно-аппаратные комплексы и разрабатывает технологии для высоконагруженных ИТ-инфраструктур. Компания выпускает собственную линейку ПАК Скала^р, строит и защищает от киберугроз инфраструктуру, обеспечивая бесперебойную работу крупного бизнеса и государственных организаций.
задачи
Разрабатывать и утверждать архитектурные решения для ML/AI-систем компании;
Выбирать оптимальные модели и подходы, включая LLM и классический ML, cloud и on-premise;
Разрабатывать стратегию внедрения AI в продукты компании;
Строить концептуальные и технические схемы взаимодействия между компонентами системы;
Определять фреймворки, платформы и инструменты для разработки и развёртывания ИИ-решений;
Обеспечивать совместимость моделей с бэкенд- и фронтенд-компонентами продуктов;
Интегрировать ИИ-сервисы через API, микросервисы и очереди сообщений;
Масштабировать ИИ-системы под высокую нагрузку;
Участвовать в построении конвейеров данных;
Обеспечивать техническое лидерство ML-команд, включая инженеров, аналитиков и дата-сайентистов.
требования
Коммерческий опыт проектирования ML/AI-систем от 4 лет;
Глубокое знание архитектурных паттернов для ML/AI-решений, включая микросервисы, Feature Stores и MLOps;
Опыт проектирования сквозных AI/ML-конвейеров от сбора данных до мониторинга в продакшене;
Экспертиза в выборе моделей под бизнес-задачи и оценке компромисса между точностью и задержкой;
Практический опыт развёртывания решений on premise;
Опыт разработки стратегии внедрения AI в продуктовые линейки компании;
Будет плюсом знание Python, SQL и Bash, навыки работы с Apache Spark, Hadoop и Kafka, знание принципов работы с ML-данными и этапов жизненного цикла модели, опыт работы с MLflow, Feast, DVC и TFX, навыки построения и оркестрации конвейеров с Airflow, базовое понимание алгоритмов машинного обучения, опыт работы с реляционными и NoSQL-базами данных.
условия
Уютный современный офис в пешей доступности от м. Алексеевская;
Дежурный врач, кафе и столовая, кофе и фрукты, фитнес-центр и коворкинг;
Стабильный и «белый» конкурентный доход;
Работа в аккредитованной ИТ-компании из реестра Минцифры, отсрочка от мобилизации;
Профессиональный рост, обучение и развитие;
Участие в проекте «Лекторий Rubytech»;
Спортивные сообщества, тимбилдинги, митапы и корпоративные мероприятия;
ДМС для сотрудника и его семьи на особых условиях;