Руководитель центра ML инжиниринга
Санкт-Петербург
- Зарплата
- от 400 000 ₽
- Грейд
- Lead
- Формат
- Гибрид
- Занятость
- Полная
- Категория
- Data/ML
- Источник
- Telegram IT Job
Контакт HR — бесплатно после входа
Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.
Описание
#вакансия #ML #гибрид #Руководитель #Санкт-Петербург #MLE
📌Руководитель центра ML инжиниринга
Гибридный формат работы в Санкт-Петербурге
Зп от 400к на руки
DevOps
Machine Learning & AI
Ключевая задача:
Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие
📍Основные обязанности
Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений.
Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики).
Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика).
Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем.
Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями.
Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных.
Развитие Команды & Экспертизы:Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений.
Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения.
💫Какого кандидата мы ищем
Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах
Солидный опыт разработки и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн
Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML)
Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow
Продвинутое знание Python для ML/DS задач, знание классических методов ML, фреймворков и библиотек
Практическое применение LLM и архитектур типа RAG
Понимание и опыт применения методов оптимизации (знание GAMS/CPLEX или аналогичных инструментов - сильное преимущество)
Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями
Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги)
💥Преимуществом при отборе будет
Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами
Условия работы
Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14
График работы: 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45.
Гибридный формат работы - офис 5 рд/мес
Трудоустройство по ТК РФ
Размер вознаграждения обсуждается индивидуально
Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата
Социальный пакет
ДМС со стоматологией и страхование жизни
Бессрочный трудовой договор
Профессиональное развитие в IT-сообществе лидирующей в отрасли компании
Корпоративный спорт, командные турниры и забеги
Комфортный офис в центре города: капсула сна, лекторий, спортзал, кафе и киноклуб
Семейные мероприятия: праздники и спортивные мероприятия на свежем воздухе
Поддержка волонтерских инициатив сотрудников, экологичного поведения и участие в благотворительных проектах
✍ пишите и присылайте резюме в лс @HRVa
📌Руководитель центра ML инжиниринга
Гибридный формат работы в Санкт-Петербурге
Зп от 400к на руки
DevOps
Machine Learning & AI
Ключевая задача:
Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие
📍Основные обязанности
Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений.
Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики).
Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика).
Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем.
Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями.
Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных.
Развитие Команды & Экспертизы:Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений.
Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения.
💫Какого кандидата мы ищем
Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах
Солидный опыт разработки и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн
Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML)
Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow
Продвинутое знание Python для ML/DS задач, знание классических методов ML, фреймворков и библиотек
Практическое применение LLM и архитектур типа RAG
Понимание и опыт применения методов оптимизации (знание GAMS/CPLEX или аналогичных инструментов - сильное преимущество)
Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями
Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги)
💥Преимуществом при отборе будет
Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами
Условия работы
Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14
График работы: 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45.
Гибридный формат работы - офис 5 рд/мес
Трудоустройство по ТК РФ
Размер вознаграждения обсуждается индивидуально
Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата
Социальный пакет
ДМС со стоматологией и страхование жизни
Бессрочный трудовой договор
Профессиональное развитие в IT-сообществе лидирующей в отрасли компании
Корпоративный спорт, командные турниры и забеги
Комфортный офис в центре города: капсула сна, лекторий, спортзал, кафе и киноклуб
Семейные мероприятия: праздники и спортивные мероприятия на свежем воздухе
Поддержка волонтерских инициатив сотрудников, экологичного поведения и участие в благотворительных проектах
✍ пишите и присылайте резюме в лс @HRVa
- devops
- machine learning
- ai
- mlops
- python
- docker
- kubernetes
- cicd
- git
- sql
- bigdata
- hadoop
- hive
- redis
- rabbitmq
- amqp
- gams
- cplex
- llm
- rag
Оценка вакансии
60/100 · удовлетворительно
- Оценка описания недоступна
- Зарплата указана частично
- Компания не названа
- Контакт HR подтверждён
- Стек описан подробно
- Формат работы понятен
Похожие вакансии
Director, Data Science – Credit Risk & AI
AI-балл 64/100aquafinance · United States of America
LeadУдалённоpythonsqlmachine_learning
AI Systems Engineer
AI-балл 84/100Craftzing / Sagacify · Antwerp, Woluwe-Saint-Pierre
3 000 – 4 500 €
MiddleОфисpythonopenai_apihuggingface_transformers
Staff Data Scientist - Wildfire
AI-балл 64/100Overstory · Canada
SeniorУдалённоpythonpytorchscikit_learn
Product Lead (Predictions & ML)
AI-балл 80/100Adapty
75 000 – 90 000 $
LeadУдалённоmachine_learningpythonsql
Senior Data Scientist
AI-балл 84/100Wpromote · United States
141 000 – 165 000 $
SeniorУдалённоforecastingpythonr