Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 29.10.2025

ML Data Engineer (GigaChat Data)

apartmentСбер scheduleПолная занятость publicГибрид
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

ML Data Engineer (GigaChat Data)
#гибрид
Локация: Москва
Компания:Сбер
🔹Обязанности
Validation & Metrics:
-разрабатывать инструменты для валидации и замера качества моделей
-создавать метрики оценки производительности и точности LLM
автоматизировать процессы тестирования и бенчмаркинга
Data Engineering:

-строить и оптимизировать пайплайны чистки и синтеза данных
-разрабатывать системы контроля качества данных
-автоматизировать процессы фильтрации и предобработки
Code & Technical Data:
-генерировать высококачественные кодовые и технические датасеты
-работать с различными форматами программного кода и технической документации
-создавать синтетические данные для обучения моделей на технических задачах
MLOps:
-развертывать и поддерживать инфраструктуру для хостинга opensource моделей
-интегрировать и использовать opensource модели в продуктовых решениях
-обеспечивать мониторинг и масштабирование ML-сервисов
Model Training & Experiments:
-обучать LoRA адаптеры для экспериментальных задач
-проводить SFT обучение в рамках исследований данных
-анализировать результаты экспериментов и итерировать подходы.

🔹Требования
-отличное знание Python и опыт работы с ML-библиотеками (LangChain/LangGraph, PyTorch, llm-foundry, verl)
-опыт работы с LLM (как opensource: Llama, Mistral, Qwen, так и проприетарными: GPT, Claude)
-понимание принципов работы с данными для обучения моделей: сбор, очистка, валидация
-навыки построения ML пайплайнов и автоматизации процессов
-понимание процессов, знание подходов к валидации и тестированию моделей машинного обучения
-понимание основ MLOps и работы с контейнеризацией (Docker)
Контакты:

🔥 / @best_itjob / @it_rab
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