Nebius

Senior Applied ML Engineer

Rol remoto de Machine Learning Engineering con fit claro de ubicación del candidato.

Publicado2 jul 2026

Países elegibles41 países aceptados

Señal de senioritySenior

Modelo de trabajoRemoto

Ubicaciones aceptadas para candidatos

AlbaniaAustriaBielorrusiaBélgicaBulgariaCanadá+35 más

Puedo aplicar realmente?Revisa la lista de países

Las ubicaciones aceptadas para candidatos están listadas (41).

Actualidad de la fuente2 jul 2026

Fit de ubicación41 países aceptados

Match de stackLLM, Python

Camino de aplicaciónSitio de la empresa

Resumen de fit de MiraPor qué vale revisar este rol

Fit de ubicación41 países aceptadosAgrega tu país

Match de stackAgrega skills al perfil para compararLLM, Python

Señal de senioritySeniorDefine tu nivel para una revisión más precisa.

Preparación para aplicarSitio de la empresaLa aplicación continúa en el sitio de la empresa.

Aplicación

Aplicar en el sitio de la empresa

Aplicación externa

Aplicando aSenior Applied ML EngineerNebius

Fit de país41 países aceptados

Camino de aplicaciónSitio de la empresa

WithMiraGuarda o suscríbete antes de salir

Aplicación de la empresa

WithMira mantiene este rol para descubrimiento. La aplicación continúa en el sitio de la empresa.

Resumen del rol

Contenido del rol extraído en secciones para revisar más rápido.

Design, train, and deploy ML models for retrieval, reranking, and search relevance in production
Build and optimise embedding-based indexing and large-scale retrieval systems
Develop models supporting crawling, data selection, and content understanding
Define and improve quality metrics for agent-native search and build evaluation pipelines
Work on systems operating at very large scale, including high-throughput query workloads
Collaborate closely with engineering teams to integrate ML models into production services
Analyse performance trade-offs across latency, quality, and cost
Experiment with and apply state-of-the-art techniques in search, retrieval, and LLM-integrated systems
Contribute to product and architectural decisions in a fast-moving environment

5+ years of experience in software engineering or applied machine learning
Strong programming skills in Python, Go, or C++
Proven experience deploying ML models in production systems
Hands-on experience with retrieval, ranking, recommendation, or similar ML problems
Strong understanding of machine learning and modern deep learning techniques
Experience working with large-scale data systems and high-throughput environments
Ability to design evaluation frameworks and define meaningful model metrics
Product-oriented mindset with a focus on impact and iteration
Strong problem-solving skills and ability to work in a distributed team

Experience with search systems or large-scale information retrieval
Familiarity with embeddings, transformers, and modern NLP systems
Experience working on LLM-powered or agent-based systems
Contributions to open-source projects, technical publications, or conference talks
Participation in competitive ML (e.g. Kaggle) or similar signals of strong technical ability