Разработчик AI

Магнит; United States; Hybrid; USD 140,000 - 210,000; Full time

Benefits offered by this job

Трудоустройство в аккредитованную IT‑к

ДМС со стоматологией и льготными для ч

Возможность работать удаленно, гибрид 

Корпоративные скидки от компании и П

M+ Поддержка в развитии через обучение

IT‑сообщество

Социально‑психологическую поддержку

Job summary

Магнит ищет Senior ML Engineer для разработки и развития прикладных AI‑ и ML‑решений, охватывающих классический ML, NLP/LLM, агентные сценарии, Computer Vision и мультимодальные технологии. В команде можно работать с Backend, Data и MLOps для реализации end‑to‑end решений.

Требуется более 4 лет опыта, глубокие знания ML, опыт работы с PyTorch и современными ML‑библиотеками, а также умение быстро адаптироваться к задачам и стыковаться с межфункциональными командами.

Qualifications

• 4+ лет коммерческого опыта разработки ML‑решений на Python.
• Глубокое понимание методов ML и нейронных сетей, метрик и валидации.
• Опыт в одном из направлений: NLP/LLM, Computer Vision, речевые технологии, мультимодальные модели.
• Умение проектировать ML‑решения от постановки задачи до production
• Опыт работы с PyTorch и современными ML‑библиотеками
• Понимание полного цикла ML‑систем: данные, эксперименты, обучение, evaluation, inference, deployment и мониторинг
• Опыт вывода ML‑моделей в production и требования к производительности и воспроизводимости
• Умение быстро осваивать новые подходы и взаимодействие с Backend/Data/MLOps командами
• Опыт проведения code review и декомпозиции сложных ML‑задач

Responsibilities

• Проектировать и разрабатывать ML‑решения для прикладных бизнес‑задач в разных направлениях (классический ML, NLP/LLM, агентные сценарии, Computer Vision, речевые/мультимодальные технологии).
• Определять технический подход, экспериментировать, сравнивать модели по качеству и производительности.
• Вести ML‑часть end‑to‑end: анализ задачи, прототип, подготовка и развёртывание модели совместно с backend/MLOps.
• Разрабатывать метрики и наборы тестов, анализировать ошибки и контролировать качество.
• Оптимизировать модели и пайплайны по качеству, latency и ресурсам.
• Участвовать в проектировании архитектуры и декомпозиции ML‑задач.
• Проводить code review и развивать молодых разработчиков.

Skills

Python

PyTorch

NLP/LLM

Production ML

ML metrics

Job description

Описание

Мы развиваем AI-лабораторию и ищем Senior ML Engineer, который будет заниматься созданием и развитием прикладных AI- и ML-решений для реальных бизнес-задач. В команде можно работать с разными направлениями: классическим ML, NLP и LLM, агентными системами, Computer Vision, речевыми и мультимодальными технологиями.

Задачи

Проектировать и разрабатывать ML-решения для прикладных бизнес-задач в различных направлениях: классический ML, NLP/LLM и агентные сценарии, Computer Vision, речевые и мультимодальные технологии Определять технический подход к задаче: выбирать модели и архитектуру решения, проводить эксперименты, сравнивать альтернативы и принимать решения с учетом качества, производительности, стоимости и ограничений эксплуатации Вести ML-часть решения end-to-end: от анализа задачи и разработки прототипа до подготовки модели к inference, интеграции и промышленного запуска совместно с Backend- и MLOps-разработчиками Разрабатывать подходы к оценке качества ML-систем: формировать метрики, evaluation-наборы и тестовые сценарии, проводить анализ ошибок и контролировать качество решений после запуска Оптимизировать модели и ML-пайплайны по качеству, latency, throughput и потреблению вычислительных ресурсов Участвовать в проектировании общей архитектуры решений и технической декомпозиции ML-задач Проводить code review и помогать в развитии менее опытных разработчиков команды.

Требования

• От 4 лет коммерческого опыта разработки ML-решений на Python


• Глубокое понимание методов машинного обучения и нейронных сетей, принципов обучения и валидации моделей, выбора метрик и анализа ошибок


• Сильный практический опыт хотя бы в одном из направлений: NLP/LLM, Computer Vision, речевые технологии, классический ML или мультимодальные модели


• Опыт самостоятельного проектирования ML-решения: от постановки задачи и выбора подхода до оценки результатов и подготовки решения к production


• Практический опыт работы с PyTorch и современными ML-библиотеками


• Понимание полного жизненного цикла ML-систем: подготовка данных, эксперименты, обучение, evaluation, inference, deployment и мониторинг


• Опыт вывода ML-моделей или ML-сервисов в production и понимание требований к производительности, надежности и воспроизводимости решений


• Умение быстро разбираться в новых моделях, подходах и предметных областях и выбирать технологию исходя из задачи, а не из заранее заданного стека


• Опыт взаимодействия с Backend-, Data- и MLOps-разработчиками


• Опыт принятия технических решений, проведения code review и декомпозиции сложных ML-задач

Условия

• Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию


• ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи


• Возможность работать удаленно, гибридно или в офисе


• Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка


• Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности


• M+ Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей - Leadership club


• IT‑комьюнити - среду, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив


• Социально - психологическую поддержку от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советник