Senior Machine Learning Engineer
Через агентство · Randstadhu
Разработчик программного обеспеченияСистемный аналитик
МатематикГибкийПолнаяБудапешт
Наш клиент — лидирующая в своем секторе компания со штаб-квартирой в США, многолетней историей и глобальной сетью. Мы ищем опытного Senior Machine Learning Engineer в растущую команду в Будапеште на позицию ведущего технического специалиста (individual contributor). В составе команды Data Engineering вы будете работать на стыке дата-инженерии, прикладного ML и разработки ПО, проектируя, создавая и внедряя продакшн-системы ML и агентские ИИ-системы, которые напрямую влияют на бизнес.
Задачи
- Проектирование, создание и поддержка продакшн-пайплайнов ML от начала до конца — генерация признаков, обучение моделей, оценка, деплой, сервинг и мониторинг на AWS и Databricks.
- Проектирование и реализация систем оркестрации агентского ИИ с использованием таких фреймворков, как LangChain, LangGraph, CrewAI или пользовательских слоев, с продакшн-надежностью, наблюдаемостью, защитными барьерами, циклами планирования и управлением памятью.
- Создание и оптимизация хранилищ признаков (feature stores), пайплайнов тренировочных данных и процессов генерации признаков для обработки пакетных нагрузок и инференса в реальном времени.
- Управление инфраструктурой MLOps, включая CI/CD для моделей, автоматизированные пайплайны дообучения, фреймворки A/B тестирования, версионирование моделей, трекинг экспериментов и управление ML-активами с помощью MLflow, Unity Catalog и Databricks Model Serving.
- Проектирование и реализация паттернов интеграции LLM, включая RAG-архитектуры, системы управления промптами, фреймворки использования инструментов, векторные базы данных и управление памятью / состоянием.
- Разработка мониторинга моделей для обнаружения дрейфа (drift), оповещений о деградации производительности, отслеживания затрат и автоматизированного устранения неполадок. Создание фреймворков оценки для прогнозных моделей и агентских систем.
- Принятие решений о разработке или покупке (build-vs-buy) и выборе фреймворков на основе прототипов и бенчмарков. Менторство ML-инженеров через технические обзоры дизайна, ревью кода и архитектурные рекомендации.
Условия и льготы
Конкурентная компенсацияКонкурентоспособный оклад и годовой бонус.Пакет льготПакет кафетерия и ДМС.ГибкостьГибридный график работы: 3 дня в офисе в Будапеште и 2 дня удаленно в неделю.
Требования
- От 6 лет опыта в области машинного обучения (ML engineering), прикладного ML или смежной разработки ПО с подтвержденным опытом успешных продакшн-запусков.
- От 2 лет опыта создания и эксплуатации продакшн-систем ML, обрабатывающих реальный трафик и критически важные для бизнеса решения (не только ноутбуки или PoC).
- Продакшн-опыт работы с экосистемой Databricks ML (MLflow, Model Serving, Feature Store, Unity Catalog) и сопутствующими сервисами AWS (SageMaker, Bedrock, S3, Lambda, Step Functions, ECS/EKS).
- Практический опыт создания агентских систем искусственного интеллекта (многошаговая оркестрация, использование инструментов, циклы планирования, управление памятью, паттерны human-in-the-loop).
- Глубокое владение Python и ML-фреймворками (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost) с прочными фундаментальными знаниями разработки ПО (тестирование, контроль версий, ревью кода, CI/CD).
- Продакшн-опыт работы с приложениями LLM (RAG-пайплайны, векторные базы данных вроде Pinecone/Weaviate/Chroma/pgvector, эмбеддинги, prompt engineering, fine-tuning) и оптимизацией инференса в реальном времени / пакетного режима (квантование, дистилляция, кэширование).