Подбор ML-инженеров (машинное обучение)

Здравствуйте! Меня зовут Дарья. Вместе со своей командой я с 2016 года помогаю бизнесу закрывать ключевые вакансии, и одно из наших направлений - подбор ML-инженеров для IT-компаний, продуктовых команд и бизнеса, который внедряет машинное обучение и работает с данными.

ML-инженер - это редкий и дорогой специалист, от которого зависит, заработает ли модель на реальных данных и принесёт ли пользу бизнесу. Ошибка в подборе здесь особенно затратна. Важно оценить не резюме и модные термины, а реальный уровень: как человек мыслит, строит решения и доводит модель от эксперимента до продакшена. Поэтому мы подбираем не просто кандидата с ML в резюме, а инженера, который решает задачи на практике.

Почему мы?

• Профессионализм: 10 лет на рынке, 8000+ закрытых вакансий, опытные рекрутеры в команде делают нас вашим надёжным партнёром в подборе.
• Гарантия качества: обеспечим бесплатную замену специалиста в течение года, если по каким-либо критериям он вам не подойдёт.
• Скорость: первые кандидаты будут готовы к рассмотрению уже через 2–3 дня после старта активного поиска.
• Поддержка на всех этапах: сопровождаем вас и нового сотрудника на этапе адаптации, обеспечивая его плавное внедрение в команду.
• Гибкость: всегда на связи и готовы адаптироваться под ваш стек, задачи и специфику данных.

Наш кандидат:

• Владеет методами машинного обучения и профильным стеком (Python и актуальные ML-библиотеки);
• Имеет опыт в нужном направлении (компьютерное зрение, обработка текста, рекомендательные системы и др.);
• Умеет работать с данными: сбор, подготовка, обучение и оценка моделей;
• Доводит модели от эксперимента до внедрения в продакшен;
• Понимает, как решение связано с реальной пользой для бизнеса, и др.

Обращайтесь, и мы подберём для вас ML-инженера с нужным уровнем и опытом, который усилит вашу команду и продукт!

За годы работы я с командой закрывала вакансии в сфере IT и digital - для продуктовых и аутсорс-компаний, стартапов и бизнеса, работающего с данными, подбирая как разработчиков, так и специалистов по машинному обучению и аналитике.

В подборе ML-инженеров мы разбираемся в специфике конкретного проекта: какая задача и данные, какое направление нужно (компьютерное зрение, обработка текста, рекомендательные системы), нужен ли специалист под исследования или под вывод моделей в продакшен. Составляем точный портрет кандидата, проверяем реальный уровень компетенций, а не только знание модных терминов, отсеивая тех, кто хорошо рассказывает о теории, но не доводит решения до результата.

Результат: клиенты получают инженеров, которые быстро вникают в задачу, строят работающие модели и доводят их до внедрения, что напрямую влияет на пользу продукта и окупаемость вложений в данные. Первых кандидатов предоставляем уже через 2–3 дня после старта, а на подобранного сотрудника даём гарантию замены до 1 года.