MAGNIT TECH — технологичный драйвер одного из крупнейших ритейлеров страны. Мы создаём будущее: от решений в области автономной логистики с полностью автоматизированными распределительными центрами до исследований потенциала квантовых вычислений
- Для тех, кто УСТАЛ от бюрократии и бесконечных ограничений, где команды будто живут в разных мирах, а страсть гаснет под тяжестью правил и процедур.
- Для тех, кто ЖАЖДЕТ атмосферы раннего IT — где царит драйв и свобода, где чувствуешь себя первооткрывателем, движешься в одном ритме с командой и создаешь то, что действительно меняет мир.
- Для новаторов, которые не видят границ между технологиями и творчеством.
Мы развиваем AI-лабораторию и ищем Senior ML Engineer, который будет заниматься созданием и развитием прикладных AI- и ML-решений для реальных бизнес-задач.
В команде можно работать с разными направлениями: классическим ML, NLP и LLM, агентными системами, Computer Vision, речевыми и мультимодальными технологиями.
Нам нужен сильный ML-инженер, который умеет самостоятельно погружаться в задачу, выбирать оптимальный технический подход, проводить эксперименты и доводить решения до production. Важна не только экспертиза в конкретной области, но и широкий инженерный кругозор, интерес к новым технологиям и готовность работать с разными типами ML-задач.
Чем предстоит заниматься
- Проектировать и разрабатывать ML-решения для прикладных бизнес-задач в различных направлениях: классический ML, NLP/LLM и агентные сценарии, Computer Vision, речевые и мультимодальные технологии;
- Определять технический подход к задаче: выбирать модели и архитектуру решения, проводить эксперименты, сравнивать альтернативы и принимать решения с учетом качества, производительности, стоимости и ограничений эксплуатации;
- Вести ML-часть решения end-to-end: от анализа задачи и разработки прототипа до подготовки модели к inference, интеграции и промышленного запуска совместно с Backend- и MLOps-разработчиками;
- Разрабатывать подходы к оценке качества ML-систем: формировать метрики, evaluation-наборы и тестовые сценарии, проводить анализ ошибок и контролировать качество решений после запуска;
- Оптимизировать модели и ML-пайплайны по качеству, latency, throughput и потреблению вычислительных ресурсов;
- Участвовать в проектировании общей архитектуры решений и технической декомпозиции ML-задач;
- Проводить code review и помогать в развитии менее опытных разработчиков команды.
Наш стек
- Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face / Transformers;
- В зависимости от задачи работаем с классическим ML, NLP/LLM, RAG, embeddings, reranking, tool calling и агентными сценариями, а также решениями в области Computer Vision, Speech и мультимодальных моделей;
- Для экспериментов и управления жизненным циклом моделей используем MLflow / ClearML;
- Для inference и serving — FastAPI, vLLM, Triton, SGLang и аналогичные решения;
- Хранилища: PostgreSQL, ClickHouse, Redis, векторные БД;
- Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana, GitLab CI/CD.
Что ожидаем
- От 4 лет коммерческого опыта разработки ML-решений на Python;
- Глубокое понимание методов машинного обучения и нейронных сетей, принципов обучения и валидации моделей, выбора метрик и анализа ошибок;
- Сильный практический опыт хотя бы в одном из направлений: NLP/LLM, Computer Vision, речевые технологии, классический ML или мультимодальные модели;
- Опыт самостоятельного проектирования ML-решения: от постановки задачи и выбора подхода до оценки результатов и подготовки решения к production;
- Практический опыт работы с PyTorch и современными ML-библиотеками;
- Понимание полного жизненного цикла ML-систем: подготовка данных, эксперименты, обучение, evaluation, inference, deployment и мониторинг;
- Опыт вывода ML-моделей или ML-сервисов в production и понимание требований к производительности, надежности и воспроизводимости решений;
- Умение быстро разбираться в новых моделях, подходах и предметных областях и выбирать технологию, исходя из задачи, а не из заранее заданного стека;
- Опыт взаимодействия с Backend-, Data- и MLOps-разработчиками;
- Опыт принятия технических решений, проведения code review и декомпозиции сложных ML-задач.
Будет плюсом
- Опыт разработки production-систем на базе LLM, RAG или агентных подходов, включая tool calling, multi-step workflows и evaluation;
- Опыт fine-tuning / PEFT и адаптации современных нейросетевых моделей;
- Практический опыт более чем в одном ML-направлении, например, NLP + CV, Speech + NLP или LLM + классический ML;
- Опыт работы с мультимодальными моделями;
- Опыт оптимизации inference, включая GPU-нагрузки, batching, quantization и работу с высоконагруженным model serving;
- Знакомство с vLLM, Triton, SGLang или аналогичными inference-фреймворками;
- Опыт работы с MLflow / ClearML, Docker и Kubernetes;
- Опыт менторинга ML-разработчиков и технического лидерства в рамках проектов.
Мы предлагаем
- Трудоустройство в аккредитованную IT‑компанию.
- ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи.
- Возможность работать в гибридном/офисном формате в Москве, Краснодаре и Иннополисе (у нас классные офисы), а в регионах — удаленно.
- Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+.
- Ежегодная программа признания с ярким праздником и впечатляющим подарком.
- Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей — Leadership club.
- IT‑комьюнити — среда, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив.
- Мы являемся партнером Минцифры России по проекту Национальная система подтверждения IT‑компетенций.
- Работа над масштабными продуктами и проектами (Умный магазин, роботизация, беспилотность, GenAI и другое).
- Социально–психологическая поддержка от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советники.