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

AI-инженер (AI-агент)

Сбер·Middle·Гибрид · Москва
вилка не указана
3 нед назад
Разработка AI-агентов для расчета CashFlow моделей на базе GigaChat. Работа над агентными архитектурами и оптимизация LLM-решений для бизнес-задач банка.

Старший разработчик ИИ-агентов

Сбер·Senior·Офис · Москва
вилка не указана
3 нед назад
Разработка и внедрение ИИ-агентов для автоматизации внутренних процессов и аналитики в аналитическом отделе Сбера. Роль охватывает полный цикл создания продуктов: от прототипирования до масштабирования решений.

Machine Learning Engineer

VKГибрид · Москва
вилка не указана
3 нед назад
Machine Learning инженер в отдел качества поиска VK. Разработка и улучшение моделей машинного обучения для поисковых алгоритмов.

ML разработчик

VKГибрид · Москва
вилка не указана
3 нед назад
ML-разработчик в команду Mail. Занимается разработкой и внедрением моделей машинного обучения в сервисы компании.

Аналитик данных, ML Модерация

OZON·Middle·Удалёнка
вилка не указана
3 нед назад
Аналитик данных в команду ML-модерации Ozon. Работа с большими данными, оптимизация качества ML-моделей и построение пайплайнов обработки данных.

Middle/Senior NLP Data Scientist

Сбер·Middle·Гибрид · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Команда «Классификация» разрабатывает ML-модели для автоматизации клиентской поддержки. Предстоит проектировать решения на базе LLM, обучать модели и выводить их в промышленную эксплуатацию.

AI-разработчик в команду управления рисками розничного бизнеса

СберОфис · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Разработка интеллектуальных AI-агентов для автоматизации анализа рисков розничного бизнеса. Исследование данных, построение систем рекомендаций и поиск паттернов отклонений методами машинного обучения.

Data Engineer / Python Developer (рекомендательные системы)

Сбер·Middle·Гибрид · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Разработка рекомендательной платформы экосистемы Сбера. Предстоит создавать ML-пайплайны, работать с большими данными на PySpark и оптимизировать процессы обучения и инференса моделей на PyTorch.

Data engineer

СберГибкий · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Data Engineer в команду SberData. Предстоит развивать платформу данных объемом 230+ Петабайт, настраивать доступ к данным и создавать ML-решения на базе LLM.

Machine Learning Engineer в отдел качества поиска

VKГибрид · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Machine Learning Engineer в команду качества поиска VK. Разработка и внедрение ML-решений для высоконагруженных поисковых систем.

Старший ML-инженер

VK·Senior·Гибрид · Москва
вилка не указана
4 нед назад
ML-инженер в команду VK Реклама. Разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения в высоконагруженные системы сервиса.

ML Engineer в группу продуктовой разработки качества поиска

VKГибрид · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Разработка ML-решений для улучшения качества поиска VK. Внедрение алгоритмов машинного обучения в высоконагруженные системы поиска.

Machine Learning Engineer музыкальных рекомендаций

VKГибкий · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения для музыкальных рекомендательных систем в VK. Работа над прикладными ML-задачами для улучшения пользовательского опыта.

ML-разработчик

VKГибкий · Санкт-Петербург
вилка не указана
4 нед назад
Разработка и внедрение ML-моделей в игровые проекты VK. Работа над прикладными задачами машинного обучения и интеграция моделей в игровые механики.

Ведущий разработчик MM LLM

VK·Lead·Гибкий · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Разработка и развитие больших языковых моделей в команде рекомендательных сервисов. Внедрение ML-решений в высоконагруженные системы компании.

Старший ML-разработчик (аудио)

VK·Senior·Гибкий · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Разработка и внедрение ML-моделей для обработки аудио в команде рекомендательных сервисов. Решение прикладных задач машинного обучения в продуктовой среде.

ML-инженер

VKГибрид · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Разработка решений в области машинного обучения для сервисов VK Поиск. Внедрение алгоритмов в высоконагруженные системы и решение прикладных ML-задач.

Старший разработчик-исследователь

VK·Senior·Гибкий · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Разработчик-исследователь в команду сервисов продуктивности VK Tech. Работа над прикладными ML-задачами с использованием Python.

Программист-исследователь

VKГибрид · Москва
вилка не указана
4 нед назад
Программист-исследователь в VK Tech. Разработка и внедрение ML-решений для прикладных задач.

ML-Аналитик

Правила МебелиГибрид · Москва
вилка не указана
4 нед назад
ML-аналитик в «Правила Мебели». Работа с большими данными, разработка ML-моделей, A/B-тестирование и проверка продуктовых гипотез для маркетинговых задач.

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.