9 сент.
ML Engineer
ЗП не указана, ≈ 249 033 ₽
Москва
Офис
Middle
Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
<p><span>TradingView — крупнейшая в мире платформа для финансового анализа с более чем 100 млн пользователей в 180+ странах.</span></p><p style="text-align:justify;"><span>Мы создаём инструменты, которые помогают трейдерам и инвесторам принимать обоснованные решения — от продвинутого графического анализа и рыночных данных до функций для совместной работы и публикации. Нашими продуктами ежедневно пользуются миллионы людей, а также такие компании, как Revolut, Binance и CME Group.</span></p><p style="text-align:justify;"><span>Мы продолжаем расти и масштабировать платформу и ищем людей, которым важны качество продукта, которые берут ответственность за свою работу и хотят создавать системы для глобальной аудитории.</span></p><h5 style="text-align:justify;"><span><strong>О команде</strong></span></h5><p style="text-align:justify;">Мы разрабатываем и внедряем решения на основе машинного обучения и ИИ в широком спектре продуктов: ИИ-ассистенты, чат-боты поддержки клиентов, интеллектуальная обработка данных, генеративные ИИ-функции, рекомендательные системы, обнаружение спама, поиск и другие модули на базе ML.</p><p>Наша цель — создавать надёжные ML- и ИИ-системы, которые решают реальные продуктовые задачи — от экспериментов и прототипирования до интеграции в продакшен и непрерывного улучшения.</p><h5 style="text-align:justify;"><span><strong>Обязанности</strong></span></h5><ul><li><p>Проектирование и внедрение ML- и ИИ-модулей для различных продуктов — от экспериментов и прототипирования до интеграции в продакшен</p></li><li><p>Создание решений на основе LLM и других подходов ML/NLP для обработки данных, генерации, поиска, ассистентов, ботов, агентов и автоматизации</p></li><li><p>Выбор и оценка подходящих подходов — включая внешних поставщиков ИИ, open-source или самостоятельно размещаемые модели, а также традиционные методы ML/NLP</p></li><li><p>Участие в архитектуре ML-решений, формирование технических подходов и инженерных стандартов</p></li><li><p>Подготовка и обработка данных, обучение моделей, проведение A/B-тестов и анализ результатов</p></li><li><p>Мониторинг и улучшение качества моделей, интерпретация поведения моделей и ключевых метрик</p></li><li><p>Оценка качества ИИ-систем, анализ случаев сбоев и улучшение моделей, промптов, данных и архитектуры системы</p></li><li><p>Сотрудничество с продакт-менеджерами, инженерами и аналитиками для уточнения требований, интеграции решений и оценки их влияния</p></li><li><p>Работа с инфраструктурой MLOps: CI/CD, мониторинг, логирование, контейнеризация<br></p></li></ul><h5><span><strong>Что делает вас идеальным кандидатом</strong></span></h5><ul><li><p><span>Опыт от 3 лет в ML-инженерии и создании продакшен-готовых ML-систем</span></p></li><li><p>Сильная практическая экспертиза в NLP, LLM, ИИ-ассистентах и смежных областях AI/ML</p></li><li><p>Опыт работы как с современными системами на основе LLM, так и с традиционными подходами ML/NLP, такими как классификация, ранжирование, поиск (retrieval), семантическое сходство и извлечение информации</p></li><li><p>Подтверждённый опыт создания ML-решений end-to-end — от идеи и данных до продакшена и поддержки</p></li><li><p>Уверенное владение Python/Go и опыт продакшен-разработки</p></li><li><p>Опыт оценки ML/ИИ-решений и понимание компромиссов по качеству, надёжности, задержке и стоимости</p></li><li><p>Солидные знания A/B-тестирования и интерпретации результатов</p></li><li><p>Опыт принятия архитектурных решений и стремление улучшать инженерные практики</p></li><li><p>Знакомство с такими инструментами, как Docker, Kubernetes, системы CI/CD, мониторинг (например, Prometheus, Grafana) и логирование</p></li></ul><h5><span><strong>Будет плюсом</strong></span></h5><ul><li><p style="text-align:justify;">Продуктовое мышление и понимание бизнес-метрик</p></li><li><p>Опыт создания ML-систем реального времени и высоконагруженных систем</p></li><li><p>Опыт работы с open-source или самостоятельно размещаемыми моделями</p></li><li><p>Знакомство с современными инструментами MLOps (например, MLflow, Airflow, Kubeflow)</p></li><li><p>Опыт оценки UX взаимодействий на основе ИИ</p></li></ul><h5 style="text-align:justify;"><span><strong>Что мы предлагаем</strong></span></h5><ul><li><p style="text-align:justify;"><span>Гибкий график и гибридный формат работы</span></p></li><li><p style="text-align:justify;"><span>Хорошо оборудованные офисы для сосредоточенной и совместной работы</span></p></li><li><p style="text-align:justify;"><span>Глобальная распределённая команда из 500+ специалистов</span></p></li><li><p style="text-align:justify;"><span>Обучение, менторство и долгосрочный карьерный рост</span></p></li><li><p style="text-align:justify;"><span>Поддержка релокации и частная медицинская страховка</span></p></li><li><p style="text-align:justify;"><span>Бонусы по результатам работы</span></p></li><li><p style="text-align:justify;"><span>Доступ к TradingView Premium</span></p></li><li><p style="text-align:justify;"><span>Регулярные командные мероприятия и общекорпоративные встречи</span></p></li></ul><p></p><p style="text-align:justify;"><span>Присоединяйтесь к команде TradingView и помогите нам создавать продукт, которым пользуются миллионы трейдеров и инвесторов по всему миру. Мы будем рады услышать вас!</span></p><p></p><p><em>TradingView — работодатель равных возможностей. Мы поддерживаем разнообразие и стремимся создавать разнообразную и инклюзивную рабочую среду. Наш успех обеспечивают 600+ специалистов из 40+ стран, говорящих почти на 20 языках. </em><br></p>
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
