Вакансия - ML Engineer,
Вакансия по специальности ML Engineer, работа Москва МО, . Зарплата от 0
Обновленные данные по специальности ML Engineer для трудоустройства, адрес г Москва.
Вакансия ML Engineer
Свежий список на сегодня 06 марта 2026 г. Точные данные о вакантных местах можно посмотреть в расширенной части анкеты.
Введите название специальности и выберите город
Расширенная анкета
Регион: Москва МО
Должность: ML Engineer
Организация: СБЕР
Заработная плата: от 0
Трудоустройство
Специальность: ML Engineer
Режим работы:
Адрес, контакты работодателя
Регион: Москва МО
Адрес: г Москва
ОГРН: 1067761906805
ИНН: 7718620740
КПП: 997750001
Адрес места работы
Регион: Москва МО
Дополнительная информация: г Москва
Месторасположение работы
Работа в городе: Москва МО
Уточнения по адресу: г Москва
Работа ML Engineer
Специальность: ML Engineer
Тип занятости:
График работы: Полный рабочий день
Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь
Должностные обязанности
Мы - команда Intelligent Search, создаем поисковый сервис, который отвечает на запросы пользователей на естественном языке. Миссия команды: Сломать барьер между статичными знаниями языковой модели и постоянно меняющимся миром. Мы предоставляем GigaChat доступ к актуальной информации, чтобы пользователи получали точные ответы на любые вопросы, включая вопросы о свежих новостях и событиях. Над чем мы работаем: - Разработка ядра поиска: Создаем и оптимизируем движок, который понимает, что именно нужно пользователю, и находит это в море данных - Интеграция с GigaChat: Обеспечиваем бесшовную работу нашего поиска внутри основной LLM Сбера - Мультиплатформенность: Делаем наш функционал доступным для пользователей на веб-платформе, в мессенджерах и на умных устройствах - Решение сложных задач: Преодолеваем challenges, связанные с обработкой, структурированием и доставкой данных в формате, «удобоваримом» для языковой модели Наша технология — это ключевой компонент, который: - Позволяет LLM выйти за пределы датасета своего обучения - Обеспечивает ответы, основанные на проверенных и свежих данных В нашем проекте мы используем самые современные подходы к решению задачи Information Retrieval, проводим эксперименты по улучшению ранжирования поисковой выдачи с использованием методов машинного обучения, запускаем и анализируем результаты A/B тестов. Если ты всегда хотел решать задачи на стыке науки и технологий, работать в области информационного поиска, заниматься не только исследовательскими задачами из области NLP, но и самостоятельно реализовывать и внедрять современные алгоритмы из свежих научных статей, то ты наш идеальный кандидат! Стек технологий проекта: Python, OpenSearch/ElasticSearch, Transformers, PyTorch, Airflow, PostgreSQL, CatBoost, Hadoop, PySpark. Обязанности участвовать в разработке поискового движка разрабатывать и оптимизировать алгоритмы и модели машинного обучения обучать Transormer-based модели проводить исследования и эксперименты в целях улучшения качества поиска внедрять в продакшн ML решения проводить A/B тесты опыт работы в области NLP / ранжировании / поиске / рекомендациях от трех лет хорошее знание классических структур данных и алгоритмов фундаментальное понимание работы стандартных алгоритмов машинного обучения опыт работы с современными языковыми моделями - трансформерами уверенное владение Python на рабочем уровне умение писать читаемый и поддерживаемый код. Требования опыт работы в области NLP / ранжировании / поиске / рекомендациях от трех лет хорошее знание классических структур данных и алгоритмов фундаментальное понимание работы стандартных алгоритмов машинного обучения опыт работы с современными языковыми моделями - трансформерами уверенное владение Python на рабочем уровне умение писать читаемый и поддерживаемый код. Будет плюсом: опыт работы с ElasticSearch, OpenSearch или другим поисковым движком как с поисковым инструментом, а не хранилищем логов опыт работы с Retrieval Augmented Generation знание алгоритмов аппроксимированного поиска ближайших соседей знание основ разработки на С++ и Java опыт реализации и внедрения моделей машинного обучения умение работать с платформами для краудсорса знакомство с PySpark. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха система обучения для профессионального и карьерного развития расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи программа ипотеки для сотрудников бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Дополнительная информация
Размещение: 2026-03-05
Источник: Вакансия интернет ресурса
Работа ML Engineer
Каталог на 06 марта 2026 г
Город
Показать QR-код этой страницы с вакансией
Запомните страницу с вакантными местами на своем мобильном телефоне