ML engineer вакансии.

ML-роли, где есть модели, данные, production-инфраструктура или MLOps.

42актуальные вакансии

ML engineer обычно работает не только с ноутбуком и экспериментами, но и с production-контуром: пайплайны, фичи, inference, мониторинг качества и интеграция модели в продукт.

Если вакансия по сути backend без ML-задач, она не должна попадать в эту подборку. Data science вынесен рядом, но это не то же самое.

данные среза

Данные берутся из текущего каталога, а не из вручную написанных оценок. Анонимные компании, продажи и аккаунт-менеджмент не попадают в публичные подборки, если не относятся к роли.

обновлено
10 июня 2026 г.
компании
11 в текущей выборке
зарплаты
7 с вилкой от работодателя
отклик
39 с прямой ссылкой на источник

Вилки не дорисовываются. Если одна вакансия встречается в нескольких источниках, она всё равно показывается одной карточкой: в этой выборке таких совпадений 5 из 39.

частые навыки

Python24LLM13SQL11PyTorch9RAG7LangChain5Математическая статистика5NLP4Pandas4PySpark4

форматы

Гибрид18Гибкий9Офис6Удалёнка3

грейды

Middle14Senior9Lead3

сводка по текущей выдаче, до 500 свежих карточек

Senior Research Engineer (Kandinsky)

Сбер·Senior·Гибрид · Москва
вилка не указана
12 ч назад
Senior Research Engineer в команду Kandinsky. Исследование и обучение диффузионных моделей, внедрение SOTA-подходов и масштабирование RL-пайплайнов для генерации изображений и видео.

Data Scientist

Сбер·Middle·Офис · Москва
вилка не указана
2 дн назад
Разработка и внедрение AI-решений на базе LLM и агентных систем. Работа над полным циклом задач: от подготовки данных и архитектуры до деплоя API и мониторинга моделей.

Data Engineer for VLM Training Data

Сбер·Middle·Гибкий · Москва
вилка не указана
2 дн назад
Data Engineer для работы с инфраструктурой, пайплайнами и качеством данных для обучения VLM. Проектирование масштабируемых процессов очистки, генерации и версионирования датасетов для нейросетей.

LLM-инженер / Разработчик AI-агентов

Сбер·Senior·Гибрид · Москва
вилка не указана
2 дн назад
LLM-инженер в команду «Школы архитекторов». Разработка AI-агента для персонализированного обучения на базе RAG-архитектуры и LLM.

Разработчик ML платформы

VK·Middle·Гибкий · Москва
вилка не указана
2 дн назад
Разработчик в технический департамент для работы над ML-платформой компании. Предстоит заниматься развитием инфраструктуры и инструментов для машинного обучения.

Senior Data Scientist (Центр портфельного риск-моделирования)

Сбер·Senior·Офис · Москва
вилка не указана
5 дн назад
Data Scientist в Центр портфельного риск-моделирования. Разработка прогнозных моделей и AI-агентов для автоматизации мониторинга розничных кредитных портфелей.

Middle/Senior ML/DL Engineer в центр Робототехники

Сбер·Middle·Офис · Москва
вилка не указана
5 дн назад
ML/DL-разработчик в Центр Робототехники Сбера. Разработка и дообучение моделей компьютерного зрения для навигации и манипуляции робототехнических систем.

ML-инженер / инженер данных (Middle)

Сбер·Middle·Гибрид · Москва
вилка не указана
5 дн назад
Разработка внутренних AI-сервисов и интерактивных ассистентов для сотрудников. Основной фокус на создании AI-агентов, RAG-систем и подготовке данных для LLM.

ML-продакт-менеджер в Daily Banking

Т-Банк
вилка не указана
1 нед назад
ML-продакт-менеджер в команду Daily Banking. Развитие ML-продуктов внутри банковского приложения и их интеграция в пользовательские сценарии.

ML-инженер

VKГибкий · Москва
вилка не указана
1 нед назад
ML-инженер в команду информационной безопасности VK. Применение методов машинного обучения для защиты процессов компании.

ML Engineer / Research Engineer

Freedom Travel·Middle·Гибрид · Алматы
вилка не указана
1 нед назад
ML Engineer / Research Engineer в сервис для поиска и покупки билетов Freedom Travel. Разработка и исследование ML-моделей в составе команды.

AI Agent Engineer

МТС Банк·Middle
вилка не указана
1 нед назад
Разработка и проектирование интеллектуальных систем в МТС Банке. Работа над архитектурой AI-решений для банковских продуктов.

Team Lead LLM Engineer GenAI

Сбер·Lead·Гибрид · Москва
вилка не указана
1 нед назад
Руководитель E2E-разработки GenAI-сервисов в Сбер. Команда создает RAG-платформы, агентные фреймворки и системы обработки неструктурированного контента.

Менеджер по разработке AI-агентов

Сбер·Middle·Офис · Москва
вилка не указана
1 нед назад
Разработка и внедрение AI-агентов и LLM-решений в Департаменте Глобальных Рынков. Перевод бизнес-задач в технические требования, создание ML-моделей и backend-сервисов.

Senior Machine Learning Engineer

Сбер·Senior·Гибрид · Москва
вилка не указана
2 нед назад
Разработка и внедрение ML-моделей для аудио- и speech-задач в команде Giga Edge. Работа на стыке машинного обучения, обработки сигналов и production engineering.

ML Engineer (LLM / Generative AI)

Innovatica Systems·Middle·Удалёнка
вилка не указана
2 нед назад
ML-инженер в Innovatica Systems для работы с LLM и Enterprise-решениями. Полный цикл разработки: от прототипирования моделей до интеграции в продакшен и оптимизации inference.

ML-инженер (CVM)

Dodo Brands·Middle·Гибрид
вилка не указана
2 нед назад
ML-инженер в команду CVM. Разработка моделей для прогнозирования спроса, динамического ценообразования, оптимизации доставки и рекомендательных систем.

Senior ML Engineer

Rette·Senior·Удалёнка · Almaty
1.5k–3k $
3 нед назад
Senior ML Engineer в Healthcare AI стартап. Работа над извлечением данных из медицинских записей, деплоем LLM и созданием пайплайнов оценки качества моделей.

Руководитель группы LLM-агента поддержки

Т-Банк·Lead
вилка не указана
3 нед назад
Руководитель группы LLM-агента поддержки. Управление командой и развитие ИИ-решений для автоматизации клиентского сервиса.

ML-аналитик в команду продукта Нейросейлз

ЯндексГибрид
вилка не указана
3 нед назад
ML-аналитик в продукт Нейросейлз. Задача заключается в оценке качества моделей, создании инструментов для разметки данных и проведении сравнительного анализа конфигураций.

частые вопросы

ML engineer и Data Scientist — в чём разница?
Data Scientist чаще строит и проверяет модели/гипотезы, ML engineer доводит модель до production: пайплайны, сервисы, мониторинг, MLOps.
Python обязателен?
Почти всегда встречается, но стек зависит от роли: рядом могут быть PyTorch, TensorFlow, Airflow, Kubernetes, Spark или cloud-инструменты.
MLOps важен?
Для production ML — да. Если вакансия про модели в продукте, обычно ждут понимание деплоя, мониторинга и качества данных.