Senior Machine Learning Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior ML-инженер в быстрорастущую AI-команду Q2 для создания production-ready AI-решений в финансовом секторе. Работа на стыке AI, backend, инфраструктуры и данных: от прототипов LLM и агентных workflow до enterprise-сервисов.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать и внедрять production-ready AI-возможности, сервисы и приложения
• Разрабатывать масштабируемые API, микросервисы, интеграции данных и backend-системы для AI-продуктов
• Строить и улучшать инфраструктуру вокруг AI-систем: фреймворки оценки, пайплайны деплоя, мониторинг, observability и автотесты
• Прототипировать и оценивать новые AI-технологии, включая LLM и агентные workflow, доводить идеи до надёжных enterprise-решений
• Работать с облачной инфраструктурой, data-платформами и прикладным слоем для интеграции AI в экосистему Q2
• Плотно взаимодействовать с product, engineering, data и platform-командами: определять решения, технические компромиссы и вести идеи от исследования до продакшена

Требования

• 5+ лет профессионального опыта в software/ML/AI engineering с реальным владением production-системами
• Сильные фундаментальные знания software engineering и опыт проектирования, сборки, деплоя и поддержки production-систем
• Уверенный Python; опыт с другими backend/прикладными языками (C#, Java, TypeScript и т.п.) приветствуется
• Опыт создания API, backend-сервисов, микросервисов, интеграций данных или распределённых систем
• Практический опыт с облачной инфраструктурой, контейнерами и production-деплоем; Kubernetes/Docker/MLOps особенно ценятся
• Опыт построения или эксплуатации ML/AI-систем в продакшене: оценка, мониторинг, observability и пайплайны деплоя
• Знакомство с LLM-приложениями, RAG, агентными workflow, интеграцией моделей/инструментов или похожими современными AI-паттернами
• Готовность работать на стыке AI, backend, инфраструктуры, данных и иногда UI/прикладного кода
• Сильное чувство ответственности, любознательность и комфорт в среде, где паттерны и решения ещё формируются
• Свободное владение английским языком (письменно и устно)
• Право на работу в США без необходимости спонсорства визы

Условия

• Гибридный формат работы
• Гибкий график отпусков
• Программы развития карьеры и менторства
• Медицинская страховка и оплачиваемый родительский отпуск
• Программы волонтёрства и корпоративной филантропии
• Программы взаимного признания сотрудников

Навыки

• Python
• C#
• Java
• TypeScript
• Kubernetes
• Docker
• MLOps
• LLM
• RAG
• agentic workflows
• microservices
• APIs
• cloud infrastructure
• observability