Senior Machine Learning Engineer (m/f/x)

Название: Старший инженер по машинному обучению (м/ж/д) Местоположение: Берлин / Бразилия

Вы не хотите очередной контракт, который заканчивается в блокноте. Вы хотите пейджер, продвижение по службе и право сказать, что модель еще не готова. Эта позиция находится в Бразилии, 40 часов в неделю по вашему собственному инвойсу, и все после передачи вам принадлежит. Местоположение: Удаленно из Бразилии — вы должны проживать в Бразилии. 40 часов в неделю, с понедельника по пятницу, с ежедневным совпадением с берлинским рабочим днем.

О нас CarOnSale — это платформа на базе искусственного интеллекта для торговли подержанными автомобилями B2B в Европе. Более 40 000 покупателей из более чем 20 стран торгуют на нашей платформе — и 85% инвентаря эксклюзивны для нас. Мы объединяем программное обеспечение, анализ цен, логистику и финансирование в одном слое — как операционную систему для целой отрасли. Одна платформа. Один источник прибыли.

Платформа, на которой вы будете работать Наше машинное обучение работает на одной общей централизованной платформе — а не на отдельном конвейере для каждой модели. Пять канонических этапов: извлечение данных, валидация, трансформация, обучение и оценка. Хранилище данных Snowflake питает управляемое SageMaker хранилище признаков, а модели попадают в продакшн через управляемые CI/CD пути продвижения на инфраструктуре AWS, управляемой Terraform. Сегодня в продакшене работают четыре модели. От пятнадцати до двадцати к середине 2027 года. Ваша задача — работать внутри этой платформы и делать ее сильнее, чтобы следующая модель стоила меньше в доставке, чем предыдущая.

Ваши обязанности Вы отвечаете за модели от передачи до продакшена: упаковка, развертывание, мониторинг и принятие решения о готовности модели к работе. Вы обеспечиваете надежность производственных моделей — обнаружение дрейфа, мониторинг производительности, оповещение и реагирование на инциденты, когда что-то идет не так. Вы управляете путем обслуживания и вывода: подготовленные артефакты конвейера, точки входа для вывода, крючки мониторинга и соответствие хранилища признаков. Вы рецензируете дизайн модели и методологию оценки перед любым релизом, и выявляете утечку данных, ошибки обратного окна и слабую оценку во время разработки, пока они еще дешевы для исправления. Вы расширяете общую платформу, чтобы она оставалась полезной для каждой модели, без утечки специфической для проекта логики в общий код. Вы устанавливаете инженерные стандарты, по которым работает платформа, по мере ее масштабирования в организации.

Что вы принесете 4+ года опыта в продакшен-инженерии машинного обучения, с реальной ответственностью за модели после передачи — не только их обучение. Сильный Python: типизированный, протестированный, продакшн-код, и вы рецензируете работу других. Достаточная глубина знаний машинного обучения, чтобы ставить под сомнение конвейер по формулированию проблемы, инженерии признаков, выбору модели и методологии оценки. Практический опыт работы с управляемой ML-платформой — SageMaker, Vertex AI, Databricks или Azure ML — плюс хранилища признаков, CI/CD для машинного обучения, AWS и Terraform. AI-ориентированный образ работы: вы активно используете такие инструменты, как Claude, ChatGPT или Copilot в своей повседневной работе. Английский язык на уровне C1, письменный и устный. Немецкий не требуется — мы работаем на английском. Вы проживаете в Бразилии и выставляете счета через свою собственную компанию. Мы работаем напрямую с вами, а не через посредников или зонтичные услуги.

Желательно: Snowflake и dbt — вы сможете освоить оба здесь. Опыт наставничества коллег или рецензирования их работы. Комфорт в работе там, где ответ еще не определен.

Что мы предлагаем: Полная занятость: 40 часов в неделю, с понедельника по пятницу, оплата ежемесячно по инвойсу вашей компании. К вам относятся как к полноправному члену команды — стендапы, двухнедельные спринты и вся корпоративная коммуникация. Полностью удаленная работа из любой точки Бразилии. Англоговорящая команда инженеров с короткими путями принятия решений. Прямая ответственность за модели, обслуживающие реальный продукт, а не доказательство концепции. Структурированное онбординг с бадди из команды. Подавайте заявку сейчас — вашего резюме достаточно.