We use cookies to run the site and count visits. "Got it" also allows session recording.
Algonova
5 months ago
Grade
Senior
Experience
from 5 years
Work format
Remote
Employment
Full-time
English level
B2, upper-intermediate
An email or a Telegram message to the recruiter
at Algonova
• An international EdTech company focused on feature-ready education: they teach programming and mathematics on their own IT platform, where AI is not just an add-on, but the core of the product; • On the market for over 8 years, present in 90+ countries, with 700,000+ students annually; • Participants of R-Founders
The team says: We are looking for a Senior ML Engineer to lead the development of an adaptive mathematics course.
You will build the "brain" of the system — it will adjust the program in real-time based on each student's knowledge, using agent architectures and LLMs. • Adaptive Learning — design and implement a personalization engine that changes the learning trajectory on the fly depending on children's answers • Agentic Architecture & RAG — develop orchestration, memory, and guardrails for autonomous AI agents and Knowledge Graphs • Production Excellence — transform ML prototypes into stable, scalable services with a load of millions of users • Fine-tuning & Evals — train open-source models on custom datasets and build rigorous eval pipelines • Mentorship — be an AI expert within the company, implementing engineering culture in ML
If you build reliable services, not just write code in Jupyter Notebooks — you are our person.
• Engineering-first mindset: solid experience in Production ML, 5+ years • Deep understanding of modern LLM patterns: agent orchestration, Tool Use, advanced RAG • Excellent Python + PyTorch/TensorFlow • Experience launching ML products from scratch: from idea to release • English B2+ — reading documentation and discussing architecture
• Experience in Knowledge Tracing (IRT, BKT, DKT) or error diagnostics • Work with graph databases (Neo4j) and graph algorithms • Deploying self-hosted models and optimizing inference
• Full remote work from anywhere in the world, flexible 5/2 schedule; • Service contract with self-employed, individual entrepreneur, or individual — as convenient; • Autonomy and speed: minimum bureaucracy, fast feedback cycles, freedom in architectural decisions; • Competitive salary — discussed openly, based on your level; • Work in a team that is changing the global education market
в Algonova
Про ребят: • международная EdTech-компания с фокусом на feature-ready education: обучают программированию и математике на собственной IT-платформе, где ИИ — не просто надстройка, а ядро продукта; • на рынке больше 8 лет, представлены в 90+ странах, 700 000+ учеников ежегодно; • участники R-Founders.
Говорит команда: Ищем Senior ML Engineer, который возглавит разработку адаптивного курса математики. Вам предстоит построить «мозг» системы — он в реальном времени подстраивает программу под знания каждого ученика, используя агентные архитектуры и LLM. Если вы строите надёжные сервисы, а не просто пишете код в Jupyter Notebook — вы наш человек.
Что предстоит делать: • Adaptive Learning — проектировать и внедрять движок персонализации, который на лету меняет траекторию обучения в зависимости от ответов детей. • Agentic Architecture & RAG — разрабатывать оркестрацию, память и guardrails для автономных ИИ-агентов и Knowledge Graphs. • Production Excellence — превращать ML-прототипы в стабильные, масштабируемые сервисы с нагрузкой в миллионы пользователей. • Fine-tuning & Evals — обучать open-source модели на кастомных датасетах и выстраивать строгие eval-пайплайны. • Менторство — быть AI-экспертом внутри компании, внедрять инженерную культуру в ML.
Что важно в кандидате: • Engineering-first mindset: уверенный опыт в Production ML, 5+ лет. • Глубокое понимание современных LLM-паттернов: агентная оркестрация, Tool Use, продвинутый RAG. • Отличный Python + PyTorch/TensorFlow. • Опыт запуска ML-продуктов с нуля: от идеи до релиза. • Английский B2+ — чтение документации и обсуждение архитектуры.
Будет плюсом: • Опыт в Knowledge Tracing (IRT, BKT, DKT) или диагностике ошибок. • Работа с графовыми БД (Neo4j) и алгоритмами на графах. • Деплой self-hosted моделей и оптимизация инференса.
Что предлагают: • Полная удалёнка из любой точки мира, гибкий график 5/2; • Договор ГПХ с самозанятым, ИП или физлицом — как удобно; • Автономия и скорость: минимум бюрократии, быстрые циклы обратной связи, свобода в архитектурных решениях; • Конкурентная зарплата — обсуждают открыто, ориентируются на ваш уровень; • Работа в команде, которая меняет глобальный рынок образования.
We compare skills, grade, work format and salary
Most often 4,870 to 6,850
