О позиции
Мы ищем Senior ML Engineer для работы в международной EdTech-компании Algonova. Ваша задача будет заключаться в разработке адаптивного курса математики, где ИИ является ядром продукта. Если вы хотите построить «мозг» системы, который будет адаптироваться к знаниям каждого ученика в реальном времени, используя агентные архитектуры и LLM, то эта вакансия для вас.
Чем вы будете заниматься
- Проектировать и внедрять движок персонализации для Adaptive Learning, который меняет траекторию обучения в зависимости от ответов детей.
- Разрабатывать оркестрацию, память и guardrails для автономных ИИ-агентов и Knowledge Graphs.
- Превращать ML-прототипы в стабильные, масштабируемые сервисы с нагрузкой в миллионы пользователей.
- Обучать open-source модели на кастомных датасетах и выстраивать строгие eval-пайплайны.
- Внедрять инженерную культуру в ML и быть AI-экспертом внутри компании.
Требования
- Уверенный опыт в Production ML, 6+ лет.
- Глубокое понимание современных LLM-паттернов: агентная оркестрация, Tool Use, продвинутый RAG.
- Отличные навыки программирования на Python + PyTorch/TensorFlow.
- Опыт запуска ML-продуктов с нуля: от идеи до релиза.
- Английский на уровне 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 мы предлагаем
- Полная удалёнка из любой точки мира, гибкий график 5/2.
- Договор ГПХ с самозанятым, ИП или физлицом — как удобно.
- 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.
Вакансия предлагает интересные задачи в области ML и возможность работать в международной команде. Условия работы и уровень зарплаты выглядят конкурентоспособными.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в области машинного обучения и опыт работы с библиотеками Python, такими как PyTorch и TensorFlow, для разработки адаптивных алгоритмов обучения.
Способность эффективно работать в удаленном режиме, проявляя самодисциплину и проактивность в коммуникации с командой и заинтересованными сторонами.
Опыт проектирования и внедрения больших языковых моделей (LLM) и знаний о графах, а также умение применять их для создания персонализированного образовательного контента.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости EdTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев