Роль: ML Engineer Компания: ВИМ Инвестиции Локация: Москва / офис в сити / гибрид ЗП: 500-600k gross + годовая премия.

Про нас: №1 на рынке по активам под управлением (>1,2 трлн руб.). У нас крупнейший фонд на Мосбирже LQDT (>700 млрд руб.) и крупнейший фонд золота GOLD.

Что предстоит делать: – Green field (0→1): В новое направление ИИ ищем человека, который будет разрабатывать модели и агентские системы для биржевых фондов и стратегий доверительного управления на локальной (кластер GPU NVidia H200) и облачной инфраструктуре. – Видеть результат: прямое влияние на доходность продуктов и эффективность бизнес-процессов в организации, а не только на низкоуровневые метрики. – Kaggle-like: уникальный проект на рынке, интересные прикладные задачи, внедряем cutting-edge технологии, вовлекаем соревновательный элемент.

Требования: – Не менее 5-и лет опыта в роли MLE / DS. – Не менее 3-х лет опыта работы с LLM / ML в prod-среде (обязательно). – Продвинутый уровень владения Python и SQL, знание C++. – Продвинутый уровень по ML/DL, теории вероятности и статистике. – Опыт построения агентских систем, экспертное владение LangGraph. – Знание и практика применения паттернов микро-сервисной архитектуры. – Знание Git, Scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Crawl4AI, Kafka, RabbitMQ, ClickHouse, PostgreSQL, Qdrant / Milvus, Airflow, MLflow.

Ответы на 10 важных вопросов:

1. Данные: биржевые, внешние API, Moex, CBONDS.
2. Железо: 8xNvidia H200
3. Масштаб влияния на core-бизнес: прямое.
4. Уровень развития data-инженерии в компании: аналитическая платформа построена.
5. Роль data-инженера в продукте: MLops строит фундамент данных, обеспечивает надёжность пайплайнов и качество данных для моделей
6. Бэкграунд у вашего руководителя: linkedin
7. Как часто вам будут мешать работать: без бесполезных встреч.
8. Карьерный рост: 2 раза в год возможен пересмотр.
9. Prod/Research: 60/40
10. Функция сервиса или лидера: лидера

Резюме тут в личку: контакт рекрутера