Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Algonova
5 месяцев назад
Грейд
Senior
Опыт работы
от 5 лет
Формат работы
Удалённо
Тип занятости
Полная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
в Algonova
• 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. • 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
Если вы строите надёжные сервисы, а не просто пишете код в Jupyter Notebook — вы наш человек.
• 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
• 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
• 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
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.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 4 870 до 6 850
