Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 20.10.2025

Middle/Senior AI & ML Engineer

apartmentPtolemay scheduleПолная занятость publicУдалённо badge2–4 года badge5+ лет
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

#вакансия #vacancy #aiml #senior #middle #remote #fulltime

Вакансия: Middle/Senior AI & ML Engineer
Сфера: медиа, стриминг, AI/NLP решения
Формат: Удалённый (аутстафф)
Занятость: Полная
Длительность: 4+ месяца
Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
Оплата: 3000 - 4000$ net

Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Middle/Senior AI & ML Engineer для аутстафф-проекта с глобальным поставщиком лицензированных стриминговых сервисов.

Технологический стек:
Python · pandas · scikit-learn · Keras · PyTorch · TensorFlow · Docker · CI/CD

Обязанности:
• Разрабатывать системы распознавания намерений (intent recognition) с fallback на LLM.
• Извлекать ключевые параметры поиска из пользовательских запросов и конвертировать их в корректные API-запросы (валидация, нормализация).
• Организовывать сбор и подготовку данных на нескольких языках.
• Разрабатывать простые схемы уточнения (короткие дополнительные вопросы при отсутствии информации).
• Развёртывать модели в продакшн: подготовка окружения, деплой, мониторинг и логирование.

Требования:
• От 3х лет коммерческого опыта в ML/NLP (классификация коротких текстов, извлечение сущностей).
• Опыт работы с многоязычными данными (помимо RU/EN): сбор образцов, обработка и оценка качества.
• Сильные навыки работы с датасетами: сбор, очистка, маркировка, балансировка.
• Умение работать end-to-end без выделенной MLOps-команды (Docker, CI/CD, мониторинг, latency control).
• Отличное знание Python и стандартного DS стека (pandas, scikit-learn).
• Практический опыт с Keras, PyTorch, TensorFlow.
• Понимание принципов приватности и анонимизации данных.
Будет плюсом:
• Опыт работы с гибридными ML + LLM решениями (пороги достоверности, маршрутизация сложных случаев).
• Знание Label Studio или аналогичных инструментов маркировки.
• Опыт оптимизации под низкую задержку и высокий трафик.

Условия:
• Удалённый формат.
• Полная занятость.
• Гибкий график.
• Оформление: ИП, СМЗ или USDT.
• Оплата: 3000 – 4000$ net.

Буду рада ответить на вопросы и ознакомиться с резюме:
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям